Графы знаний в юридическом домене: как не потерять сложность при построении RAG-системы
Графы знаний в RAG-системах - будущее интеллектуального поиска
Новые Возможности MS SQL SERVER 2025
🧠 СУБД Спешат в Эпоху ИИ Сегодня мы наблюдаем, как все ведущие реляционные и нереляционные СУБД ускоренными темпами интегрируют поддержку ИИ. Это не просто тренд, а требование времени:Векторные Типы Данных (Vector Data Types): Позволяют хранить эмбеддинги — многомерные числовые векторы, которые кодируют семантический смысл текста, изображений или других данных.Векторный Поиск по Сходству (Vector Similarity Search): Новые встроенные функции позволяют проводить семантический поиск (поиск по смыслу, а не по ключевым словам) и создавать мощные рекомендательные системы прямо на уровне базы данных.
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.
