RU

LLM‑судья вместо косинусной близости: точность подбора кандидатов с 44 до 66% и четыре провалившихся приёма

У нас есть внутренняя платформа подбора ИТ-специалистов. Вакансии приходят от заказчиков, и по каждой платформа находит в базе резюме, близкие к её…

LLMэмбеддингипоиск по резюмеэталонный наборBM25рекрутинг
Habr
RU

Contextual Retrieval: техника, которая чинит главную проблему RAG за 50 центов на тысячу чанков

Классический RAG часто ошибается не из‑за слабой embedding‑модели, а потому что чанки теряют связь с исходным документом. Разбир…

RAGContextual RetrievalLLMembeddingsBM25rerankingчанкивекторный поискбаза знанийкорпоративный ИИ
Habr
RU

Как я сделал локальный RAG-сервис для SRE: ищем по документации, ранбукам и коду через Ollama

Недавно делал учебный проект про автоматизацию документирования инцидентов. Поначалу планы были грандиозными: инциденты, таймлайны, интеграции с мон…

RAGLLMFastAPIPythonOllamaOpenWebUIBM25SREранбукиOpenAI-compatible API
Habr
RU

Obsidian Hybrid Search (OHS). MCP и CLI, которые выводят поиск по заметкам с AI-агентами на новый уровень

AI-агенты умеют искать по Obsidian-хранилищу, но делают это слишком топорно через glob и grep. Да, для кода эти инструменты работают потрясающе, но…

ObsidianObsidian Hybrid SearchMCPAI-агентыгибридный поисксемантический поискBM25RRFбаза знанийPKM
Habr