В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, pgvector, Redis, pgvectorscale, LanceDB, ClickHouse, Vespa, Marqo, ElasticSearch.Если вы запутались в разнообразии векторных баз данных или хочется верхнеуровнево понимать как они устроены, чем отличаются и для чего вообще нужны, то эта статья будет очень полезна. Мы пошагово соберем все ожидания от векторных БД, посмотрим бенчмарки, а затем попробуем собрать все воедино. Читать далее
Когда говорят про RAG, обычно имеют в виду довольно прямую схему: взять документы, нарезать их на фрагменты, посчитать эмбеддинги, сложить всё в векторную базу и поверх этого подключить LLM. На демо это часто работает. Иногда работает и на корпоративных данных. Но на нормативных…
Есть жанр статей про RAG, который выглядит так: подключаем векторную базу, берём эмбеддер, сверху реранкер, для верности — гибридный поиск с BM25, и вот у нас продакшн-ready система. Двадцать строк кода, стрелочки на схеме, всё летает.Я прошёл этот путь до конца на реальных данных. И…
Архитектура Hybrid RAG систем заняла нишу корпоративных баз знаний, став стандартом для построения сервисов генерации контента на основе внутренних корпоративных данных. Уже пару лет у этого подхода практически нет альтернатив, когда речь заходит о сочетании возможностей…