Выбираем векторную БД для AI-агентов и RAG: большой обзор баз данных и поиск смысла
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.
Перегрузка языковых моделей информацией приводит к нерелевантным ответам
Предполагается, что большие языковые модели могут обрабатывать миллионы токенов (фрагментов слов и символов, из которых состоят входные данные) одновременно. Но чем длиннее контекст, тем хуже они справляются с задачей.
