В 2026 году генеративные модели на основе искусственного интеллекта не всегда понимают, что просил пользователь, и выдают нерелевантные ответы. Векторные базы данных помогают ИИ распознавать смысл, который человек вкладывает в запрос, и быстрее находить нужную информацию.Если в
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
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
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