Встраиваемая векторная БД для RAG на .NET 8: когда внешние сервисы избыточны
О чём речьЕсли вы делаете RAG (Retrieval-Augmented Generation) на .NET, то рано или поздно упираетесь в вопрос: куда складывать эмбеддинги и как быстро искать по ним.Существующие варианты делятся на два лагеря.Внешние сервисы (Pinecone, Qdrant, Weaviate) — хороши, но требуют отдельной инфраструктуры. Сеть, авторизация, сериализация, мониторинг. Каждый запрос — это миллисекунды на HTTP. Плюс вы привязываетесь к конкретному облачному провайдеру или контейнеру.Существующие .NET-решения — часто либо заброшены, либо имеют проблемы с производительностью (избыточные аллокации, медленный ANN, отсутствие гибридного поиска).
Практическое руководство по инжинирингу контекста для AI-ассистентов
Каждый раз, когда вы начинаете новую сессию чата с AI-ассистентом для программирования (будь то Cursor, Claude Code, Windsurf или Cortex Code), вы по сути начинаете с нуля.Ассистент не знает, что, например, ваша команда использует Streamlit для создания веб-приложений. Он не знает, что вы предпочитаете иконки Material вместо эмодзи. И он не в курсе того конфликта портов, из-за которого три месяца назад вы перешли с 8501 на 8505.Поэтому вам приходится повторяться. Сессию за сессией.
Объясняем векторные базы данных на трех уровнях сложности
Из этого материала вы узнаете о том, как работают векторные базы данных, разобравшись с широким диапазоном тем — от основ поиска по сходству, до стратегий индексирования, которые позволяют применять на практике крупномасштабный поиск данных.
Нейропоисковик на 17 миллионов картинок: OpenCLIP, Qdrant и ZeroTier вместо облаков
Как я собрал семантический поиск по 17 миллионам картинок, не разорившись на AWSЗачем это всёЯ занимаюсь визуальными искусствами и фронтендом более 10 лет. Для креативной работы мне постоянно нужны референсы, причём основанные на ощущении, визуальном стиле, том, что на английском (да и у нас зачастую) называют vibe.Был замечательный проект same.energy, который решал именно эту задачу. Когда он перестал работать, я почувствовал себя без рук. И, как инженер, решил не ждать, а собрать свой инструмент.Задача звучала амбициозно: проиндексировать датасет на
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.
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.
