Valerii V. Kapustin

статья посвящена проблеме семантического разрыва в образовательных RAG-системах, вызванного обилием аббревиатур, транслитераций и узкоспециализированных терминов в учебных материалах. Предложена масштабируемая микросервисная архитектура, реализующая автоматическое извлечение глоссариев из текстов и динамическое расширение пользовательских запросов с использованием локальных генеративных моделей (7B–9B). Система построена на FastAPI, PostgreSQL, Redis и Docker, обеспечивая полную автономность и переносимость. Экспериментально показано, что предложенный конвейер устраняет лексический разрыв и зн...

статья обобщает практический опыт дообучения эмбеддинговой модели для семантического поиска по учебно-методическим материалам. Показано, почему стандартные поисковые модели неэффективны при работе с профессиональной образовательной лексикой. Описана методика подготовки специализированного датасета из корпоративной базы знаний и процесс низкоранговой адаптации (LoRA) модели T-lite [1]. Приведены конфигурации адаптеров и анализ метрик. Оптимальная конфигурация повышает MRR@10 с 0,35 до 0,53, что критически улучшает контекст для генеративных моделей и снижает уровень галлюцинаций. Сформулированы...