Прокачать SQLite и сократить векторы в видеоформате — открытые инструменты для работы с эмбеддингами
Мы в Beeline Cloud подготовили новую подборку по теме векторных СУБД, в которой собрали примечательные инструменты по теме: например, решение, позволяющее хранить эмбеддинги в «видеоформате», а также расширение для SQLite, добавляющее поиск по векторам.
«Эмбеддинги на примерах с собаками», или как работать с векторными представлениями: книги и руководства по теме
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.
От идей к коду: проверяю теорию внимания на практике
Всем привет, меня зовут Алекс Гусев. Это третья публикация в линейке (раз, два), посвящённой тому, как меняется работа со знанием в условиях его избытка и почему внимание становится ключевым ограничивающим ресурсом.
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.
Автоматизация поддержки клиентов на основе контекстной близости вопросов
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь диалоговыми системами и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе.Кейсовая задача - предоставить клиентам возможность составлять вопрос на естественном языке, а не искать вопрос в списке FAQ-раздела сайта. При этом система должна выдавать ответ из существующей базы знаний "Вопрос-Ответ" существующего FAQ-раздела.Задача реализована с помощью определения контекстной близости вопросов.Техническая реализация:Все вопросы из базы знаний переводятся в векторные представления (embeddings) с помощью искусственной нейронной сети.
pg_auto_embeddings — считаем эмбеддинги для текста прямо в Postgres, без экстеншенов
У вас есть PostgreSQL база, где хранится множество текстовых данных. Вы хотите использовать векторные представления (embeddings), к примеру, от OpenAI, чтобы построить систему рекомендаций, улучшенный поиск или реализовать RAG для работы с LLM. Но при этом ставить расширения (extensions) не хочется, а может, и вовсе нельзя — например, в облачных Managed PostgreSQL зачастую нет нужных прав.pg_auto_embeddings
