Векторные представления (эмбеддинги, векторы) – это по-настоящему приятный инструмент, но в любом рассказе о векторных представлениях эта техника скрыта за ворохом каких-то страшных словес.Если вам удастся продраться через эти словеса, то вы откроете для себя мощные и…
Каждый день полтора миллиона людей ищут на Ozon самые разные товары, и к каждому из них сервис должен подбирать похожие (если пылесос все-таки нужен помощней) или сопутствующие (если к поющему динозавру нужны батарейки). Когда видов товаров тоже много, решить задачу помогает модель Word2Vec. Разбираемся, как она работает и как создавать векторные представления для произвольных объектов. Читать дальше →
Только изучили один инструмент, как сразу же появились новые? Придется разбираться! В статье мы рассмотрим новый тип баз данных, который отлично подходит для ML задач. Пройдем путь от простого вектора до целой рекомендательной системы, пробежимся по основным фишкам и внутреннему устройству. Поймем, а где вообще использовать этот инструмент и посмотрим на векторные базы данных в деле. Читать далее
Не открою секрет, если скажу, что обычный поиск по ключевым словам уже не особо помогает. Чтобы нейросети могли отвечать точно, опираясь на ваши корпоративные базы знаний, им нужно «понимать» смысл текста. А это уже сложнее, чем просто искать точные совпадения букв. В этой статье мы разберем, как устроены векторные базы данных, почему без них не работает современный RAG, чем они отличаются от привычных реляционных БД и как выбрать подходящий инструмент для своего проекта. Читать далее