Создание базы знаний для ИИ-агента и её тестирование на собственных медицинских анализах
Бэкенд-разработчик из компании «Искра» протестировал базу знаний своего ИИ-агента, загрузив туда результаты собственных медицинских анализов, поскольку мог сразу заметить ошибки в ответах, касающихся его личных лабораторных данных. Система использует подход, напоминающий файловую систему, с зеркалами документов, grep и графическими связями вместо классического RAG (Retrieval-Augmented Generation), что работает хорошо, но имеет подводные камни, например, агент иногда забывает обратиться к базе знаний.
Автор, бэкенд-разработчик из Iskra, создал базу знаний для AI-агента и протестировал её на результатах собственного медицинского обследования, которые знал наизусть, что сделало ошибки очевидными. Система работает как подготовленная файловая система, а не как поисковый индекс: каждый файл получает зеркальный .md с YAML-заголовком, а агент навигирует с помощью ls, grep, read и переходов по
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб NLP —
оригинал