tarasovcode
Модели1 мин чтенияХабр · Искусственный интеллект

Как я скрестил RAG, LLM и RandomForest: архитектура торгового сигнала с доказательствами

В первой части я рассказывал, как собрал RAG-систему с LangGraph-агентом на локальных LLM. Она умела искать новости, отвечать на вопросы и извлекать сущности. Но для трейдинга этого мало — нужно не просто читать , а предсказывать . …

Сохранить
Поделиться:VKTelegramWhatsApp
Как я скрестил RAG, LLM и RandomForest: архитектура торгового сигнала с доказательствами
Иллюстрация: Tarasov Code

Коротко

  • Что: Как я скрестил RAG, LLM и RandomForest: архитектура торгового сигнала с доказательствами
  • Когда: 6 ноября 2026 в 17:11
  • Источник: Хабр · Искусственный интеллект (сообщество)
  • Тема: Модели

По теме в библиотеке

#Модели

Материал подготовлен редакцией Tarasov Code Ильи Тарасова по сообщению Хабр · Искусственный интеллект.

Читайте также

Хабр · Искусственный интеллект · 6 ноября 2026Дал Claude Code и Codex инструменты для правки бизнес-процессов Битрикс24Хабр · Искусственный интеллект · 6 ноября 2026Как ИИ-помощник получает контекст 1С и проверяет расширенияХабр · Искусственный интеллект · 6 ноября 2026Быстрые «руки», медленный «мозг»: Particle-1 и GPT-6 Luna Pro собирают поиск для Tilda на n8n+PostgreSQL в DockerХабр · Искусственный интеллект · 6 ноября 2026Claude блокирует одних, а других нет. Давайте соберём статистику по VPN, IP и сетевым утечкам