Сущности в SEO: как Google понимает ваш контент (и почему Keywords — это уже не всё)
Помню, как полгода назад ко мне обратился клиент с интернет-магазином спортивного питания. Контент идеальный — вхождения ключевых слов расставлены по всем правилам классического SEO, LSI-фразы присутствуют, тексты уникальные. Но позиции стояли мертво. Конкуренты с более слабыми текстами занимали топ-3.В чём дело?Открываю анализатор сущностей — и вижу картину. Google просто не понимал, о чём
Mistral представила свой ответ GitHub Copilot: полноценную экосистему для разработки в энтерпрайзе
В основе технологического стека — семейство моделей Codestral с обновленной моделью Codestral 25.08.
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.
