| DC Field | Value | Language |
| dc.contributor.author | Павлюченко, К. А. | - |
| dc.contributor.author | Потоцкий, Д. С. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-08-19T08:38:34Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-19T08:38:34Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Павлюченко, К. А. Применение RAG-систем для обработки больших корпусов документов в образовательной среде / К. А. Павлюченко, Д. С. Потоцкий // Непрерывное образование для новых возможностей : сборник статей научно-практического форума, Минск, 12 июня 2026 г. / Институт информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники ; редкол.: А .И. Ящук [и др.]. – Минск, 2026. – С. 57–59. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65542 | - |
| dc.description.abstract | Рассматриваются методы оптимизации систем извлечения дополненной генерации (RAG) при работе с большими объёмами учебных и нормативных документов. Основное внимание уделено двум этапам конвейера, определяющим качество и скорость виртуального ассистента: стратегиям разбиения документов на фрагменты и алгоритмам быстрого поиска ближайших векторов. Проанализированы метрики близости и алгоритмы приближённого поиска ближайших соседей. Приведены практические рекомендации для построения образовательных ассистентов на больших базах знаний. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | RAG-системы | en_US |
| dc.subject | образовательная среда | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | обработка естественного языка | en_US |
| dc.subject | косинусное сходство | en_US |
| dc.subject | продуктовое квантование | en_US |
| dc.title | Применение RAG-систем для обработки больших корпусов документов в образовательной среде | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Непрерывное образование для новых возможностей : научно-практический форум (2026)
|