Skip to content

Latest commit

 

History

History
62 lines (42 loc) · 3.24 KB

README.md

File metadata and controls

62 lines (42 loc) · 3.24 KB

Vk education x FoCS

Суммаризация рабочего чата и возможность QA

Оглавление

  1. Задание
  2. Решение
  3. Запуск кода
  4. Уникальность нашего решения
  5. Стек
  6. Команда
  7. Ссылки

Необходимо разработать бота для телеграмма, который позволяет трекать темы в чате, чтобы человеку не приходилось монотонно листать чат в поисках важной информации.

Решение представляет из себя применение одной и той же модели для RAG (но еще 1 ретривер модель) и суммаризации: Saiga llama-3-8b с подобранным промптом для получения стабильного, точного ответа в особенности без галлюцинаций

Архетиктура модели

image


Работоспособность можете посмотреть в тг канале

Тг канал

Презентация

Презентация проекта

Последовательные шаги для запуска кода:

  1. Сборка;
docker build -t my-python-app .
  1. Запуск;
docker run -d --name my-app-container my-python-app

Используем одну ЛЛМ отлично справляющуюся как с задачей RAG, так и суммаризацией. Используем кеширование, чтобы часто не тратить время на генерацию ответа.

Puthon  Puthon  Puthon  Puthon 

Состав команды "Альянс Раменки и Щёлково"
Тимур Сариков (https://github.com/holopyolo) - ML-engineer
Никита Бенеш (https://github.com/nikbenesh) - ML-engineer