Микола Федчик продовжує серію статей про експертні системи для R&D. Чому база знань, пошук і експертна система — це не синоніми? Автор розбирає правила, онтології, бази випадків та векторні індекси: що вони насправді повертають, де помиляються і чому схожий фрагмент ще не є доказом. 5
У продовженні циклу статей «Експертні системи для R&D» Микола Федчик розповідає, яким чином перетворити сирий корпоративний масив файлів на керовану базу знань. У статті автор показує, як уникати застарілих даних, витоків і непідтверджених відповідей ШІ.
Документ у R&D — це лише подання, а не джерело істини. Микола Федчик пояснює, як перетворити тексти й PDF на структуровані об’єкти даних для ШІ та експертних систем. У його статті читайте про те, як влаштований конвеєр переробки знань та чому якісні вимоги схожі на хороший код.
Детермінований Go-код сам визначає, про які домени йдеться в невідомому корпусі документів, відділяючи факти від шуму. А для типізації знань локальний NPU виявився точнішим і ~130 разів швидшим за
Микола Федчик продовжує серію про експертні системи для R&D та проводить межу між інформаційно-довідковою системою та справжньою експертною системою. У своїй статті автор пояснює різницю між документом-довідкою та експертним висновком, роль робочої пам’яті та походження даних, а також того моменту, коли відповідь LLM усе ще не є доказом.
У продовженні циклу статей «Експертні системи для R&D» Микола Федчик пояснює, як влаштована інфраструктура виконання. Читайте, чому різні класи математики просяться на різне залізо (CPU для правил і графів, GPU/NPU для векторів і LLM), про топології від хмари до периферії, FLOPS/TOPS, обмеження SWaP та числовий дрейф ембедера. 7
Чому векторна база не може бути єдиним джерелом істини? Автор статті, Микола Федчик, розбирає архітектуру референсної експертної системи. Які фізичні форми знань існують, як перетворити «схожий текст» на перевірюваний висновок за допомогою графів, рушіїв правил, контрактів та наскрізного походження даних. 9
Поки не зрозумієш, до якого математичного класу належить задача, вибір бібліотеки перетворюється на колекціонування модних назв. У новій статті циклу «Expert Systems for R&D» Микола Федчик розповідає, які є класи інструментів та яку задачу закриває кожен з них. 5
Велика мовна модель може гарно говорити, але коли на її висновок треба спертися у відповідальному рішенні — потрібна математика. У новій статті технологічної серії «Expert Systems for R&D» автор детально та зрозуміло розбирає, на якому фундаменті стоять доказові експертні системи. 4
Третя стаття з циклу «Експертні системи для R&D» присвячена розмежуванню базових понять. Автор детально пояснює, чим експертна система відрізняється від мовного інтерфейсу, як правильно формувати доказові рекомендації за допомогою ШІ та як працює корпоративна пам’ять. 9
Сьогодні від ШІ потрібен не красивий текст, а чіткі докази. У новому матеріалі Микола Федчик пояснює, як спадщина експертних систем
У зрілих інженерних компаніях знання часто розпорошені між кодом, Jira, Wiki та головами експертів. Через це гальмує онбординг, а старі помилки повторюються. Автор статті аналізує, як сучасні експертні системи для R&D зшивають цей хаос у єдину пам’ять організації і чому це значно більше за звичайний чат-бот. 11
Коментарі