WaveSync: Новый путь к нелинейному анализу эмбеддингов
WaveSync — новый алгоритм для детального, нелинейного и быстрого анализа сходства эмбеддингов и векторов. Алгоритм является в большинстве задач заменой линейному косиносному сходству. Он позволяет улучшить точность обработки языка и открывает новые перспективы для разработчиков и исследователей в области NLP. Читать далее
#embeddings #vector #time_series #wavelet #cosine_similarity | @habr_ai
WaveSync — новый алгоритм для детального, нелинейного и быстрого анализа сходства эмбеддингов и векторов. Алгоритм является в большинстве задач заменой линейному косиносному сходству. Он позволяет улучшить точность обработки языка и открывает новые перспективы для разработчиков и исследователей в области NLP. Читать далее
#embeddings #vector #time_series #wavelet #cosine_similarity | @habr_ai
Хабр
WaveSync: Новый путь к нелинейному анализу эмбеддингов
Немного патетики Для семантического анализа обычно используется косинусное сходство — довольно привычный и всем понятный инструмент. В современном мире NLP часто отдается предпочтение более...
Делаем AI-официанта с помощью OpenAI Assistants API и Vector Store в Telegram
Что, если в качестве контекста нам необходимо, чтобы модель знала не только историю переписки с конкретным пользователем, но ещё и какую-то общую информацию про бизнес или продукт?
Все эти проблемы призваны решить такие продукты OpenAI, как Assistants API и Vector Store. Vector Store — это векторное хранилище, в которое можно загрузить файлы с вашей документацией или базой знаний, они автоматически будут трансформированы в векторный формат, и при каждом запросе из хранилища будет выбираться только информация, актуальная для этого конкретного запроса, тем самым помогая модели точнее отвечать на вопросы и экономить токены.
Читать далее
#openai #openai_api #assistants_api #vector_store #proxyapi #телеграм_бот #yandex_cloud | @habr_ai
Что, если в качестве контекста нам необходимо, чтобы модель знала не только историю переписки с конкретным пользователем, но ещё и какую-то общую информацию про бизнес или продукт?
Все эти проблемы призваны решить такие продукты OpenAI, как Assistants API и Vector Store. Vector Store — это векторное хранилище, в которое можно загрузить файлы с вашей документацией или базой знаний, они автоматически будут трансформированы в векторный формат, и при каждом запросе из хранилища будет выбираться только информация, актуальная для этого конкретного запроса, тем самым помогая модели точнее отвечать на вопросы и экономить токены.
Читать далее
#openai #openai_api #assistants_api #vector_store #proxyapi #телеграм_бот #yandex_cloud | @habr_ai
Хабр
Делаем AI-официанта с помощью OpenAI Assistants API и Vector Store в Telegram
Я уже писал серию статей о том, как сделать свой ChatGPT бот в Telegram . В этих туториалах для того, чтобы бот запоминал историю переписки, мы использовали простой JSON файл и хранили его в object...
Векторный поиск внутри PostgreSQL: что умеет и где может пригодиться pgvector
Итак, ваш проект вырос и вам потребовалась новая функциональность, будь то рекомендательный движок, база знаний или автоматизированная первая линия техподдержки. Для всего этого можно использовать векторный и/или семантический поиск, а также интегрировать в проект LLM. Поздравляю — теперь вам нужно еще и хранить embedding-векторы, а также искать по ним ближайшие объекты. Решений два: внешняя векторная БД или интеграция всего этого богатства в существующий стек. Второй путь проще на старте, немного быстрее и обычно дешевле — разумеется, если вы уже используете PostgreSQL.
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Гришин, я отвечаю за развитие продуктов хранения данных в Selectel: облачных баз данных и S3-хранилища. В этой статье я расскажу о pgvector — расширении для PostgreSQL, которое позволяет добавить векторный поиск без внешних сервисов, пересборки архитектуры и большого количества работы. Материал пригодится продуктовым командам, архитекторам, бэкенд-разработчикам и инженерам данных. Читать дальше →
#selectel #postgresql #cloud #dbaas #embeddings #vector #vectordb #pgvector | @habr_ai
Итак, ваш проект вырос и вам потребовалась новая функциональность, будь то рекомендательный движок, база знаний или автоматизированная первая линия техподдержки. Для всего этого можно использовать векторный и/или семантический поиск, а также интегрировать в проект LLM. Поздравляю — теперь вам нужно еще и хранить embedding-векторы, а также искать по ним ближайшие объекты. Решений два: внешняя векторная БД или интеграция всего этого богатства в существующий стек. Второй путь проще на старте, немного быстрее и обычно дешевле — разумеется, если вы уже используете PostgreSQL.
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Гришин, я отвечаю за развитие продуктов хранения данных в Selectel: облачных баз данных и S3-хранилища. В этой статье я расскажу о pgvector — расширении для PostgreSQL, которое позволяет добавить векторный поиск без внешних сервисов, пересборки архитектуры и большого количества работы. Материал пригодится продуктовым командам, архитекторам, бэкенд-разработчикам и инженерам данных. Читать дальше →
#selectel #postgresql #cloud #dbaas #embeddings #vector #vectordb #pgvector | @habr_ai
Хабр
Векторный поиск внутри PostgreSQL: что умеет и где может пригодиться pgvector
Итак, ваш проект вырос и вам потребовалась новая функциональность, будь то рекомендательный движок, база знаний или автоматизированная первая линия техподдержки. Для всего этого можно использовать...
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
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
Хабр
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...