Ранее в блоге beeline cloud мы рассказывали об открытых СУБД для систем ИИ. Продолжим тему и рассмотрим еще несколько находок в этой области — разносторонние инструменты, упрощающие работу с эмбеддингами, семантическим поиском и RAG. Читать далее
На фоне развития генеративных и больших языковых моделей набирают обороты векторные базы данных. В прошлый раз в блоге beeline cloud мы обсудили, насколько этот тренд устойчив, а также предложили несколько книг для желающих погрузиться в тему. Сегодня же мы собрали компактную подборку открытых СУБД и поисковых движков, способных помочь в разработке систем ИИ. Обсуждаем такие инструменты, как Lantern, LanceDB, CozoDB, ArcadeDB, Dart Vector DB, Marqo и Orama. Читать далее
Способ визуализации n‑мерных эмбеддингов в трёхмерном пространстве.Обычно при упоминании отображения эмбеддингов (или как мы уже знаем, n‑мерных векторов) имеют в виду отображение множества этих векторов на двумерное или трёхмерное пространство…
Когда мы выпустили Auto Embeddings — функцию автоматического преобразования текстов в векторные представления — без развёртывания отдельного сервиса для работы с ML-моделью, — главный запрос пользователей касался скорости работы. Ранее для генерации эмбеддингов использовался