RU

[Перевод] Пересчёт расстояний в KNN-поиске: сокращаем разрыв между колоночным и построчным хранением

Почему при стандартных настройках KNN-поиска пересчёт расстояний при колоночном хранении векторов работал медленнее, чем при построчном, и как Manti…

Manticore SearchKNNHNSWmmapколоночное хранениевекторный поиск
Habr
RU

Запустили полнотекстовый и гибридный поиск в YDB: рассказываем, что под капотом

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Зевайкин, и мы с командой делаем YDB (СУБД Яндекса). Год назад я рассказывал на Хабре, как мы запустили векторный…

ydbragвекторный поисквекторный индексполнотекстовый поискполнотекстовый индексгибридный поискпоискиндекс
Habr
RU

Запустили полнотекстовый и гибридный поиск в YDB: рассказываем, что под капотом

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Зевайкин, и мы с командой делаем YDB (СУБД Яндекса). Год назад я рассказывал на Хабре, как мы запустили векторный…

ydbragвекторный поисквекторный индексполнотекстовый поискполнотекстовый индексгибридный поискпоискиндекс
Habr
RU

pgvector, Qdrant или Milvus: как выбрать базу для RAG и не усложнить архитектуру

На демо все выглядит безобидно: загружаем документы, строим эмбеддинги, подключаем векторный поиск — и RAG уже отвечает на вопросы. А потом поиск то…

ragvector searchrag системаportgresqlmilvusqdrantвекторный поискпоисковые системыпоисковые технологииsearch
Habr
RU

Как мы научили ИИ-агента понимать чужую кодовую базу: вместо чанков — три источника фактов

Мы — разработчики MetaVision for 1C: AI, программы для статического анализа конфигураций 1С с ИИ-агентом. Столкнулись с классической проблемой RAG:…

ragвекторный поискllmtool-callingfts5ии-агентстатический анализ кода1сmetavisionХорошулин Андрей
Habr
RU

Гибридный RAG на Налоговом кодексе: восемь находок, семь потерь

守 (Сю) — это про то, как, сохранив себя, достичь своей лучшей версии. При чём здесь RAG? Да при том, что, прежде чем рваться к агентным RAG и GraphR…

raghybrid searchrerankingвекторный поискэмбеддингиretrievalspring ainlpjavaruvds_статьи
Habr
RU

Векторный поиск: деплой без GPU на Triton Inference Server

Перед каждым ML-разработчиком, после обучения прекрасной модели, которая поднимет бизнесу метрики, а тебе годовую премию, возникает вопрос: а как ее…

Triton Inference Serverвекторный поискинференсэмбеддингиONNXдеплойcpuмашинное обучениеMLOpsоптимизация производительности
Habr
RU

Как я научил LLM читать чужую кодовую базу, вместо того чтобы галлюцинировать API

Разбор архитектуры ИИ-агента для статического анализа кода: локальный индекс на SQLite, 71 инструмент, цикл tool-calling на 30 ходов и валидаторы, к…

ииtool-callingllmстатический анализ кода1сsqliteragвекторный поисквайб-кодингнейросети
Habr
RU

Почему RAG не умеет в Excel

Треть нашей базы знаний лежит в выгрузках Excel, и на них ассистент отвечает хуже всего. Разбираем, что теряется по дороге от ячейки до индекса и по…

RAGвекторный поискBM25эмбеддингичанкингпарсинг Excelopenpyxlбаза знанийкорпоративный поискLLM
Habr
RU

RAG умер, да здравствует RAG: история одного Reranker и как мы оживили нейропоиск среди 35 000 страниц

Привет, Хабр! На связи Саша Михеев, ML-инженер Центра гибридного интеллекта в Рунити. В прошлой статье мы рассказывали, как строим корпоративного RA…

ragrerankercross-encoderembeddingsвекторный поискdensesparserrfllmнейропоиск
Habr
RU

Собираем приватный RAG-стек на pgvector

Собираем приватный RAG-стек на pgvector, где документы, поиск и генерация ответа остаются внутри вашего VPS. Разберём схему стенда, embeddings, pgve…

RAGpgvectorPostgreSQLвекторный поискembeddingsлокальная LLMself-hosted RAGOllamaHNSWинформационная безопасность
Habr
RU

Почему ваша LLM тупеет на больших документах и как ее починить

Большой контекст LLM не гарантирует качественных ответов: при работе с объёмными документами модель может терять важные детали и хуже…

LLMRAGбольшие языковые моделиискусственный интеллектмашинное обучениеэмбеддингивекторный поискобработка документовпромпт-инжинирингAI-агенты
Habr
RU

Как ускорить ИИ-агента с RAG в проде и не слить бюджет: кэшируем ответы на примере ИИ-консультанта

Как ускорить ИИ-агента с RAG в проде и не слить бюджет: на примере ИИ-консультанта Статья будет полезна инженерам, продактам и всем неравнодушным, к…

RAGИИИИ-консультантLLMИИ-агентыэмбеддингивекторный поискe-commerceAI в продуктесезон код будущего
Habr
RU

[Перевод] Улучшенный векторный поиск по длинным документам: чанкинг внутри Manticore Search

Модель эмбеддингов читает только первые несколько сотен токенов документа, а остальное молча отбрасывает. Теперь Manticore Search сам разбивает длин…

Manticore Searchвекторный поискэмбеддингичанкингсемантический поиск
Habr
RU

Tarantool против Qdrant и pgvector: честный эксперимент на 1,18 млн векторов

Многие СУБД сегодня поддерживают поиск ближайших соседей, нужный для рекомендательных систем и антифрода. Но на практике системы даже с одинаковым а…

TarantoolQdrantpgvectorвекторные базы данныхвекторный поискANN-поискHNSWэмбеддингибенчмаркиvk tech
Habr
RU

Tarantool против Qdrant и pgvector: честный эксперимент на 1,18 млн векторов

Многие СУБД сегодня поддерживают поиск ближайших соседей, нужный для рекомендательных систем и антифрода. Но на практике системы даже с одинаковым а…

TarantoolQdrantpgvectorвекторные базы данныхвекторный поискANN-поискHNSWэмбеддингибенчмаркиvk tech
Habr
RU

«Спорт, борщ, крипта»: как мы проверяли, работают ли интересы в рекомендательной системе

Пользователь пишет интересы текстом, мы делаем из них один эмбеддинг. Работает он как монета (ROC-AUC 0.52), а на коротких интересах 0.41, то есть х…

рекомендательные системыэмбеддингиROC-AUCвекторный поискперсонализацияcold startpseudo-relevance feedbackNDCGtelegram bot
Habr
RU

GigaChat 2 Max с памятью на связях обходит Claude Opus 5 без неё: замер семи моделей

На классе задач «в работе всплыла проблема — каким изменением её уже чинили»  GigaChat 2 Max с памятью на связях отвечает верно в 57% случаев,…

GigaChatYandexGPTClaudeLLMRAGвекторный поискэмбеддингиИИ-агентыпамять ИИ-агентаopus
Habr
RU

Как мы сделали бота-консультанта: нейросети и машинное обучение

Одно из важнейших направлений нашего бизнеса – разработка программ для автоматизации бизнес-процессов, управления и учёта предприятий и организаций.…

ииии-ассистентии чат-ботии помощникмашинное+обучениевекторный поиск
Habr
RU

От LLM-портала до фабрики внутренних агентов: как в Авито строят корпоративного ассистента «Виталик»

По данным McKinsey, к концу 2025 года 71% компаний пробовали интегрировать искусственный интеллект как минимум в один из бизнес-процессов. Звучит мо…

aillmagentautomationclaudemachine-learningai-агентыоркестрация агентоввекторный поискпромпт-инжиниринг
Habr
RU

Винни-Пух в 768 измерениях: семантический поиск Codex Pets на YDB

В многомерном пространстве найти Винни-Пуха можно даже не зная его имени. В запросе “тревожный коричневый медведь из старого мультфильма” нет ни одн…

YDBсемантический поисквекторный поискэмбеддингиYandex AI StudioCodexCodex Petsрекомендательные системы
Habr
RU

Я научил Obsidian искать по смыслу. Как устроен локальный семантический индекс без отдельной векторной БД

В комментариях к прошлой статье мне написали примерно следующее: граф связей выглядит красиво, но хороший поиск по заметкам полезнее. Спорить было т…

Obsidianсемантический поискembeddingsвекторный поискTypeScriptлокальный индексLocalVectorStoreOpenRouterOllamaVault Audit AI
Habr
RU

Эволюция поиска вакансий в Авито Работе: ML-оптимизации и инсайты из АБ-тестов

Привет! Меня зовут Вадим Вахрушев , я старший DS-инженер в  Авито , занимаюсь задачами поиска. В статье расскажу, как устроено р…

retrieval systemsmachine-learningранжированиерекомендательные системыCTRab-тестированиевекторный поискэмбеддинги
Habr
RU

Локальная RAG-система на Go, PostgreSQL и Ollama без облачных API

RAG уже стал стандартным способом научить LLM работать с собственными документами без дорогостоящего дообучения. Но за кажущейся простотой скрываетс…

RAGRetrieval-Augmented GenerationGogolangPostgreSQLOllamaэмбеддингивекторный поисклокальные моделиllm
Habr
RU

Manticore Search 28.4.4: быстрый рескоринг KNN, более гибкий диалоговый поиск, упрощённая установка и улучшенные фасеты

Мы выпустили  Manticore Search 28.4.4  . В этом релизе ресоринг KNN стал быстрее, диалоговый поиск — гибче, установка и обновление — проще…

knnknn-searchvector searchfacetsвекторный поискфасетный поискsqlрелизполнотекстовый поиск
Habr