AI в Продакшене

Искусственный интеллект в медицине часто представляют как «умного врача в компьютере». На деле всё гораздо интереснее — и гораздо осторожнее. ИИ сегодня не лечит. Он смотрит, сравнивает, замечает и подсказывает. И делает это там, где человеку особенно сложно: в огромных массивах данных, слабых сигналах и ранних изменениях, которые ещё не выглядят как болезнь. Ранние медицинские ИИ были похожи на гадалок с дипломом по статистике: много обещаний — мало объяснений. Современные системы работают иначе:...

Представьте медсервис, где AI ассистент отвечает не общими фразами, а ссылками на конкретные клинические рекомендации, выписки и результаты анализов. Он не «угадывает», а быстро находит релевантные фрагменты среди тысяч страниц. Секрет — в векторах. А аккуратным «чемоданом» для них становится расширение pgvector. Обычный поиск по словам («болит голова») часто промазывает: термины могут отличаться, формулировки — тоже. Векторный поиск работает по смыслу: «головная боль после физнагрузки у подростка» окажется близок к «эксерционная цефалгия в подростковом возрасте»...

Когда мы слышим «искусственный интеллект», в голове часто возникает что-то магическое: чёрный ящик, который сам всё понял, сам обучился и теперь отвечает как человек. На самом деле ИИ — это инженерия. Много кода, математики и… железа. Мир ИИ молод, но уже сейчас существует достаточно открытых моделей, чтобы запустить ассистента почти под любую задачу — от чата на ноутбуке до RAG-бота на сервере. Давай разберёмся, как устроены опенсорсные ИИ-модели, из чего они состоят, на чём пишутся и почему мир буквально воюет за видеокарты...

История из медсервиса про то, как правильно нарезать данные — и зачем это вообще нужно. Когда человек пишет в чат: «Ферритин 12 — это плохо?», он ждёт не лекцию по биохимии, а короткий, точный и лично для него безопасный ответ. Парадокс в том, что чтобы дать такой ответ, нам приходится сделать ровно противоположное — превратить огромные тексты в множество небольших, аккуратно подписанных «кусочков» знаний. В нашей кухне эти кусочки называются чанками. Проблема длинных текстов Медицинские документы тяжёлые: клинические рекомендации бывают на сотни страниц, а популярные статьи — на тысячи слов...

RAG в помощь ИИ Как ИИ учится отвечать точнее, а мы получаем меньше «галлюцинаций» Когда мы задаём вопрос искусственному интеллекту, кажется, что он просто «знает ответы». Но на самом деле модель не хранит факты — она делает статистические выводы. А значит, иногда может ошибаться или «додумывать». Чтобы повысить точность, используют подход RAG — Retrieval-Augmented Generation. Он помогает ИИ опираться не на внутреннюю память, а на реальные документы: статьи, клинические рекомендации, справочники, FAQ и т...