В блоге beeline cloud на хабре и в нашем технологическом медиа мы разбираем ключевые технологии и принципы работы отрасли. На этот раз мы решили затронуть стремительно растущий рынок машинного обучения, который «тянет» за собой сегмент векторных БД.С одной стороны, технология выглядит многообещающей, с другой — имеет набор ограничений, которые еще предстоит преодолеть. Рассмотрим различные точки зрения и предложим несколько книг разного уровня для желающих глубже погрузиться в тему. 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
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