Семантический поиск по статьям Хабра в PostgreSQL + индексация текстов LLM в Ollama

Покажу вам практическую реализацию семантического поиска на основе векторных представлений - эмбеддингов из текста. Здесь я создам систему, которая анализирует статьи с Хабра, извлекает из них темы и ключевые слова с помощью локально работающих больших языковых моделей LLM, и на основе этих данных создает векторные представления для эффективного поиска по смыслу, а не по запросу на вхождение определенного текста. Читать далее

#семантический_поиск #postgresql #pgvector #llm_приложения #ollama #spring_ai #java #обработка_естественного_языка #поисковые_системы | @habr_ai

Spring AI: retrieval augmented generation

Spring AI, который только недавно получил первую стабильную версию, уже предоставляет довольно много возможностей для работы с RAG (retrieval augmented generation).

Благодаря этому подходу нейросеть перед тем, как дать ответ на запрос пользователя, выполнит поиск подходящей информации в векторном хранилище. Причём каждый документ хранится не в виде текста, а в виде массива чисел (т.н. «векторов»).

Процесс преобразования различных документов в такой векторный формат выполняется опять же с помощью LLM и называется embedding («встраивание»). Хорошая новость заключается в том, что всё это можно легко сделать с помощью Spring AI. Читать далее

#spring_ai #rag #kotlin #java #openai #pgvector #postgres #spring | @habr_ai

Spring AI: Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) — это унифицированный протокол взаимодействия между большими языковыми моделями (LLM) и внешними источниками данных и инструментами. Spring AI предоставляет очень простой декларативный подход для добавления любых инструментов в контекст LLM с помощью MCP. Мы рассмотрим несколько простых примеров по созданию MCP-клиента и MCP-сервера. Читать далее

#kotlin #java #spring_ai #mcp #model_context_protocol | @habr_ai

RAG и векторные БД: НЕ Сизифов LLM на Java и Spring Ai

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

#spring_ai #исскуственный_интеллект #open_ai #qdrant #semantic_search #retrieval_augmented_generation #vector_database #large_language_model #java #ruvds_статьи | @habr_ai