Тэг
векторные базы данных
Что такое векторная база данных: как ИИ работает с эмбеддингами
Полный путеводитель по векторным базам данных: как ИИ хранит, индексирует и ищет эмбеддинги, разбираем архитектуру, этапы обработки и частые ошибки.
Читать далее
Что такое эмбеддинги в ИИ: как нейросети переводят смысл в числа и векторные пространства
Подробный разбор векторных представлений (эмбеддингов) в нейросетях: 5-этапный пайплайн обработки, математика сравнения векторов, метрики качества и защита от сбоев.
Читать далее
RAG или Long Context: когда действительно нужен сложный пайплайн, а когда хватит большого окна LLM
Разбираем, когда действительно нужен RAG с векторной базой и реранкером, а когда проще загрузить всю документацию в контекстное окно LLM с использованием кэширования.
Читать далее
ИИ-агенты помнят всё: чем опасна долгосрочная память помощников и как её очистить
Разбираемся, как функционирует трехуровневая память ИИ-агентов, чем грозит утечка контекста через атаки типа MEXTRA и как алгоритмы селективного забывания FSFM оптимизируют работу модели и защищают личные данные.
Читать далееКак мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline
Практический опыт построения корпоративной RAG-системы для регламентов: от сбора пайплайна на n8n и Qdrant до гибридного поиска, реранкинга, интеграции Arize Phoenix и оценки метрик качества.
Читать далее
