Качество документации критично для улучшения ответов AI систем, таких как Kapa, которые используют её для генерации ответов с помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG).
AI системы обрабатывают документацию не как связное повествование, а как отдельные независимые куски. Этот принцип требует ясной, явной и самодостаточной информации.
Процесс работы AI Kapa включает извлечение релевантного контента (retrieval), его хранение в векторной базе данных, и генерацию ответов с помощью LLM на основе извлечённого материала.
Оптимизация контента для AI требует использования стандартной семантической структуры HTML, избегания сложных визуальных форматов, таких как PDF, и предоставления текстовых эквивалентов для визуальной информации.
Ключевые проблемы в проектировании контента включают зависимость от контекста, предположения об известных знаниях и зависимость от визуальной информации, что может затруднить эффективное извлечение данных AI система.
Get notified when new stories are published for "🇷🇺 Hacker News Русский"