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
Привет! Меня зовут Бромбин Андрей, и сегодня я разберу на практике, что такое RAG-системы и как они помогают улучшать поиск. Покажу, как использовать Spring AI, векторные базы данных и LLM. Ты получишь теорию и пример реализации на Java и Spring Boot – от идеи до работающего сервиса. Без сложных формул – только чёткие объяснения и код. Обновить резюме
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 →
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые