Недавно мы в Beeline Cloud делали подборку руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов. Сегодня решили поговорить о распространенном подходе к семантическому поиску на основе косинусного расстояния, а также альтернативных методах. Заодно посмотрим на несколько любопытных проектов, использующих векторные представления на практике — среди них, например, сервис, позволяющий сравнить свои технологические предпочтения с интересами известных разработчиков вроде Линуса Торвальдса.
продолжить чтение
Во многих поисковых сценариях пользователь начинает не с пустой строки запроса, а с существующего результата.
продолжить чтение
Клонировал разум — дай разуму память. Как я строил слой памяти для команды из ИИ‑агентов, чтобы они перестали переписывать то, что уже естьЭто третья статья из серии о том, как я строю свой стартап руками ИИ‑агентов, и если первые две были про то, с чего всё началось и как я добрался до сути, то эта — про проблему, к которой меня привела сама логика предыдущих шагов.В первой я рассказывал, как вообще в это ввязался: один человек, Telegram‑first SaaS для авторов курсов и владельцев сообществ, и вся разработка идёт через агентов Claude Code, без наёмной команды.Во
продолжить чтение
Классический RAG индексирует исходный текст документа, предварительно разбивая на фрагменты. Потом рассчитывает векторное представление фрагментов и сохраняет их векторные представления в базу данных для поиска. Это дает возможность искать по сходству фрагментов текста и поискового запроса пользователя, но не дает возможность искать по более высокоуровневым резюме и смыслам, темам поднятым в тексте и прочему. Также не помогает с аналитикой по содержимому.Бесплатный проект text-metadata-generator позволяет выполнять запросы к LLM по каждому документу из коллекции документов, результаты вывода LLM проверяются по JSON схеме.
продолжить чтение
Мы в Beeline Cloud собрали для вас подборку открытых руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов: что собой представляют подходы TF-IDF и Word2vec, какие нюансы стоит учитывать, используя косинусное сходство для семантического поиска, а также чем различаются алгоритмы векторизации — показательно на схемах.
продолжить чтение
На прошлой неделе мы писали о том, как скармливали терабайты CI-логов LLM. Большинство вопросов на Hacker News касались не самих логов — спрашивали про агента: какие модели, как они взаимодействуют и во сколько всё это обходится.Сейчас мы работаем на Opus 4.6 и платим меньше, чем когда всё крутилось на Sonnet 4.0.Причина в основном в том, чего Opus не делает: 80% сбоев до него не доходят, а когда доходят — он не читает ни одной строки лога.Архитектура выглядит так:
продолжить чтение
Здравствуйте, уважаемые читатели Хабра! Это заключительная третья часть (первая и вторая) о создании основного функционала MVP (Minimum Value Product) системы по управлению цифровыми активами для базы данных PostGIS. Полный перечень возможностей разрабатываемого проекта представлен на картинке ниже.
продолжить чтение
Дисклеймер: данная лекция подготовлена в первую очередь для непрофильных студентов магистратуры и аспирантуры, которые используют ИИ в учебной, исследовательской и профессиональной деятельности. Материал носит вводный характер и содержит намеренные упрощения. В то же время лекция может быть полезна и более широкой аудитории пользователей ИИ. Буду признателен за замечания и предложения по улучшению.Серия «Базовый минимум» (4 части): Базовый минимум. Часть 1: большие языковые модели;Базовый минимум. Часть 2: промпт-инжиниринг
продолжить чтение
