Если вы когда-нибудь использовали в работе retrieval augmentation generation (RAG) на базе векторного поиска и не лезли туда под капот, но были бы не прочь, я постараюсь погрузить вас в то, как устроена векторная база данных внутри. Читать далее
Из этого материала вы узнаете о том, как работают векторные базы данных, разобравшись с широким диапазоном тем — от основ поиска по сходству, до стратегий индексирования, которые позволяют применять на практике крупномасштабный поиск данных. Читать далее
Что нужно, чтобы с помощью BERT организовать поиск похожих текстов, а также как можно решить задачу многоклассовой классификации нестандартным способом. 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