Загрузка...
Статьи об AI API, сравнении моделей, миграции и лучших практиках разработки AI-приложений.
Пошаговое руководство по созданию RAG-системы: индексация документов, векторный поиск, генерация ответов с контекстом. Python, ChromaDB, ModelSwitch API.
Какие LLM и embedding-модели лучше всего подходят для RAG-систем в 2025. Сравнение по качеству ответов, стоимости и скорости. Практические рекомендации.
Как использовать AI для анализа юридических документов: проверка договоров, выделение рисков, генерация типовых документов. RAG-подход с базой знаний. Примеры через ModelSwitch API.
Как использовать AI для обработки медицинских текстов: суммаризация исследований, анализ выписок, извлечение данных из медицинской документации. RAG-подход через ModelSwitch API.
Как построить семантический поиск с помощью AI Embeddings: генерация векторов, хранение в векторной БД, поиск по смыслу. Пошаговый туториал с примерами кода.
Сравнение векторных баз данных для AI приложений: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector. Архитектура, производительность, цены, сценарии использования.
Как использовать ModelSwitch API с LangChain и LlamaIndex для построения RAG-пайплайнов, цепочек агентов и систем работы с документами. Примеры кода на Python.
Обзор Cohere Command R+ — модели, оптимизированной для RAG, поиска и корпоративных задач. Встроенные цитаты, grounded generation, подключение через ModelSwitch.
Создайте аккаунт, получите API ключ и отправьте первый запрос за 3 минуты.
Первые запросы бесплатно. Пополнение от 500 руб.