Я виявив, що в сфері AI-агентів є надзвичайно корисна комбінація технологій.

✔️ Технологія покращеного пошуку та генерації (RAG)
→ Оперативне отримання вихідних даних як основи для генерації
→ Дуже ефективне вирішення проблеми "ілюзій" великих моделей
✔️ Функція відстеження походження даних
→ Кожен вихід може бути пов'язаний з конкретним джерелом даних
→ Система посилань, схожа на наукові статті

Що найкраще? Ці два рішення не потребують постійного перепідготовки моделей на мільйони!

Тепер нарешті розумію, чому #OpenLedger вирішив глибоко інтегрувати ці функції в архітектуру:

-Користувач може побачити "мислення" ШІ
-Кожен висновок має підстави для перевірки
-Природна побудова технічної довіри

✓ Це не просто порівняння масштабу параметрів
✓ а не більше ніж прозорість інформації
✓ Повна цілісність доказового ланцюга

Нещодавно під час обговорення з командою ми жартували, що сучасний ШІ схожий на того, хто завжди любить хвастатися — лише давати висновки недостатньо, потрібно також показувати етапи розв'язання та рекомендовану літературу😄