векторные базы данных.

Путешествие в пространство смыслов: как анатомия LLM поможет нам в работе со смыслами и поиске новой теории познания

продолжить чтение

Wikidata получил новую базу данных в векторном исполнении для обработки моделями ИИ

Дочерний проект Wikimedia — Wikidata — получил новую базу данных в векторном исполнении, которую удобнее обрабатывать моделям искусственного интеллекта.

продолжить чтение

AI-компаньон для профориентации на хакатоне

Недавно прошел хакатон AI Product Hack 2025 — интенсив, на котором за 10 дней команды создавали работающие MVP AI-решений для реальных образовательных и бизнес-задач. В программу вошли кейсы от Альфа-Банка, Яндекс Образования, X5 Tech, ИТМО, RAFT, Napoleon IT и других компаний.GIGASCHOOL выступил партнёром и кейсодателем хакатона, предложив командным разработчикам задачу «AI-компаньон для профориентации». Идея заключалась в том, чтобы создать GenAI-агента, который в одном диалоге сможет проводить тесты и упражнения, собирать данные о пользователе и на выходе формировать персонализированный список профессий с образовательными маршрутами.

продолжить чтение

Law & Practice Ensemble RAG. Как создать ИИ-ассистента, помогающего решать многоаспектные юридические задачи

Автор статьи: Сергей СлепухинВ первой части мы кратко рассмотрели предпосылки и последствия ИИ‑трансформации деятельности юристов, а также предложили вариант архитектуры продвинутой RAG‑системы, учитывающей особенности юридической предметной области.Во этой части

продолжить чтение

Строим корпоративную GenAI-платформу: от концепции до ROI. Часть 3. Retrieval-Augmented Generation (RAG) на службе GenAI

В предыдущих статьях серии (Часть 1, Часть 2) мы обсудили концепцию корпоративной GenAI-платформы и подходы к ее разработке. Теперь перейдем к одному из ключевых компонентов такой платформы — интеграции знаний с помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG). Что такое RAG и зачем он нуженRetrieval-Augmented Generation (RAG)

продолжить чтение

Всё про Qdrant. Обзор векторной базы данных

Представьте, что вы создаёте умный поиск, который понимает не просто слова, а смысл текста. Или рекомендательную систему, способную угадывать желания пользователя на основе его действий и предпочтений. Для таких задач недостаточно обычных баз данных — нужны инструменты, способные оперировать векторами — числовыми представлениями смысла, визуальных образов или поведения. Здесь и появляется Qdrant.Qdrant — это движок для поиска похожих векторов, который предоставляет готовый к промышленному использованию сервис с удобным API для хранения, поиска и управления векторами, обогащёнными метаданными.

продолжить чтение

BlackWave: Как я создал симулятор соцсети с тысячами ИИ-ботов и почему перешёл на Python

Привет, Хабр! Меня зовут Владислав, в сети я известен как Metimol. Хочу поделиться историей создания моего open-source проекта BlackWave — симулятора социальной сети, где реальные пользователи могут взаимодействовать с тысячами автономных ИИ-ботов. У каждого из них есть уникальный характер, память и собственная модель поведения. Это был путь от безумной идеи до неожиданной коллаборации, полного переосмысления стека и, наконец, до релиза.Идея: Социальная сеть для одного

продолжить чтение

Rambler's Top100