✅ Фишка инструмента: Google выпустил LangExtract

LangExtract — open-source Python-библиотеку, которая превращает хаос неструктурированного текста в идеально структурированные данные с хирургической точностью.

Применения:
— извлечение транзакций из банковских выписок
— определение дозировок лекарств из клинических записей
— выделение условий контрактов из юридических документов

Ключевые фичи:
😶‍🌫️ Точная привязка к источнику — каждое поле содержит офсеты символов для полной трассировки и визуализации прямо в тексте.
😶‍🌫️ Контролируемая генерация с few-shot — задаёшь схему и пару примеров, и модель строго выдаёт нужный формат, без рандомных «галлюцинаций».
😶‍🌫️ Оптимизация для длинного контекста — умная нарезка, параллельная обработка, многопроходное извлечение.
😶‍🌫️ Гибкость по доменам — медицина, финансы, юриспруденция и многое другое без дообучения.

Достаточно задать промпт и пример, и LangExtract вернёт JSON, где каждое поле можно отследить до исходного текста. Работает с Gemini из коробки и поддерживает локальные LLM через Ollama для приватных задач.

🔗 Подробнее о LangExtract

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

↔️ 8 RAG-архитектур, которые должен знать каждый

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — подход, когда LLM дополняется внешними источниками знаний для точных и актуальных ответов.

Ниже — быстрый обзор популярных архитектур:

1️⃣ Naive RAG
Базовый RAG для простых задач. Простейшая реализация без адаптивной логики.

2️⃣ Multimodal RAG
Работает с разными типами данных: текст, изображения, аудио.

3️⃣ HyDE
Генерирует гипотетический документ (Hypothetical Response) для улучшения поиска и контекста.

4️⃣ Corrective RAG
Автоматическая проверка фактов и корректировка ответа с использованием внешних источников.

5️⃣ Graph RAG
Использует графовые базы данных для сложных связей между сущностями.

6️⃣ Hybrid RAG
Гибридный подход: объединяет графовые и векторные хранилища для более точного контекста.

7️⃣ Adaptive RAG
Многоступенчатое рассуждение с адаптивным выбором стратегии поиска и генерации.

8️⃣ Agentic RAG
Многоагентная система с планированием действий, короткой и длинной памятью, распределёнными агентами.

Совет по выбору:
— Простые задачи → Naive RAG
— Мультимодальные данные → Multimodal RAG
— Проверка фактов → Corrective RAG
— Сложные связи → Graph / Hybrid RAG
— Многоступенчатое рассуждение → Adaptive RAG
— Комплексные агентные системы → Agentic RAG

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

superpower unlocked 🤣

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

🐸 Библиотека дата-сайентиста