Хабр / ML & AI
482 subscribers
5.47K links
Telegram-канал, где вы можете найти публикации из RSS-фидов тематических хабов "Машинное обучение" и "Искусственный интеллект" портала Хабр.

Данный канал не является официальным представительством платформы Хабр.

Администратор - @evilfreelancer
Download Telegram
Telegram бот + ИИ Jlama своими руками

Хабр, привет! Сегодня мы попробуем сделать свой ИИ с телеграм ботом для возможности простого общения с ней. Сразу оговорюсь, мы не будем в очередной раз использовать открытый API ChatGPT или новомодного Deepseek. Мы развернем свой полноценный ИИ локально и сынтегрируем его с телеграм ботом.

Читать далее

#telegram #ai #llm #llm_приложения #llm_модели #java #spring #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #ии | @habr_ai
Как я открыл WebSocket для Сомников из Чёрного Зеркала, а они начали водить хороводы

С приходом популярности генеративных нейросетей, другие виды искусственного интеллекта тоже получили своё место под солнцем. Однако, ещё до этого уже существовали проекты, где искусственный интеллект играет в различные игры, получает очки за достижение целей и обучается на основе своих результатов. При этом, у каждого игрового ИИ есть свой массив доступных ему действий, который может быть постоянным или изменяемым согласно правилам. Я решил собрать небольшой проект, описать механизм взаимодействия ИИ с игровым пространством, а уже потом наполнить игру правилами и смыслом. Читать далее

#искусственный_интеллект #java #html #javascript #webflux #spring #q_learning #gamedev #черное_зеркало | @habr_ai
Семантический поиск по статьям Хабра в PostgreSQL + индексация текстов LLM в Ollama

Покажу вам практическую реализацию семантического поиска на основе векторных представлений - эмбеддингов из текста. Здесь я создам систему, которая анализирует статьи с Хабра, извлекает из них темы и ключевые слова с помощью локально работающих больших языковых моделей LLM, и на основе этих данных создает векторные представления для эффективного поиска по смыслу, а не по запросу на вхождение определенного текста. Читать далее

#семантический_поиск #postgresql #pgvector #llm_приложения #ollama #spring_ai #java #обработка_естественного_языка #поисковые_системы | @habr_ai
Spring AI: retrieval augmented generation

Spring AI, который только недавно получил первую стабильную версию, уже предоставляет довольно много возможностей для работы с RAG (retrieval augmented generation).

Благодаря этому подходу нейросеть перед тем, как дать ответ на запрос пользователя, выполнит поиск подходящей информации в векторном хранилище. Причём каждый документ хранится не в виде текста, а в виде массива чисел (т.н. «векторов»).

Процесс преобразования различных документов в такой векторный формат выполняется опять же с помощью LLM и называется embedding («встраивание»). Хорошая новость заключается в том, что всё это можно легко сделать с помощью Spring AI. Читать далее

#spring_ai #rag #kotlin #java #openai #pgvector #postgres #spring | @habr_ai
Spring AI: Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) — это унифицированный протокол взаимодействия между большими языковыми моделями (LLM) и внешними источниками данных и инструментами. Spring AI предоставляет очень простой декларативный подход для добавления любых инструментов в контекст LLM с помощью MCP. Мы рассмотрим несколько простых примеров по созданию MCP-клиента и MCP-сервера. Читать далее

#kotlin #java #spring_ai #mcp #model_context_protocol | @habr_ai
RAG и векторные БД: НЕ Сизифов LLM на Java и Spring Ai

Привет! Меня зовут Бромбин Андрей, и сегодня я разберу на практике, что такое RAG-системы и как они помогают улучшать поиск. Покажу, как использовать Spring AI, векторные базы данных и LLM. Ты получишь теорию и пример реализации на Java и Spring Boot – от идеи до работающего сервиса. Без сложных формул – только чёткие объяснения и код. Обновить резюме

#spring_ai #исскуственный_интеллект #open_ai #qdrant #semantic_search #retrieval_augmented_generation #vector_database #large_language_model #java #ruvds_статьи | @habr_ai