RU

Сжатие декодерных эмбеддеров: как ужать 8B до продакшена без потери recall

Декодерный эмбеддер 7–8B дает качество, но платит за него памятью, latency и деньгами. Разбираем все оси сжатия - int8, int4, binary + rescoring, PQ, …

сжатие эмбеддинговквантизацияэмбеддингиembeddingsRAGQdrantQwen3binary quantizationMatryoshkaretrieval
Habr
RU

Retrieval в 2026: как RAG переехал с энкодеров на LLM (и что с этим делать в своём проекте)

Если вы строили RAG в 2023, ваш стек выглядел плюс-минус одинаково. BERT-семейство (BGE, e5) для семантики, BM25 для буквальных совпадений, cross-enco…

RAGэмбеддингиembeddingsretrievalLLMQwen3Qdrantvector searchhard negativesLLM2Vec
Habr
RU

Математика кластеров: разбираемся в умной кластеризации данных на примере нашей системы поиска аномалий в логах. Часть 1

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Басов, я руководитель команды технической поддержки стрима корпоративных продуктов и сервисов в MWS, занимаюсь техниче…

КластеризацияАномалии в логахМашинное обучение MLВекторные эмбеддингиQdrantHDBSCANБайесовская адаптацияPCAСамообучающиеся системыBGEM3
Habr
RU

SocratiCode: разбираю MCP-сервер, который даёт ИИ-агенту понимание кодовой базы

Если ваш ИИ-агент при каждом вопросе начинает grep-ом по всему проекту — у меня есть для вас одна штука. SocratiCode — это MCP-сервер, который индекси…

MCPClaude Codeвекторный поискQdrantOllamacodebase intelligenceAI-агентыRAG