Метод, которого не существовало: как я собрал локальный RAG для CAD API
Последние годы инжиниринг живёт под одним лозунгом: то же самое, но дешевле и быстрее. Заказчики сокращают бюджеты и сроки, подрядчики ищут, какие про…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- игры
AI
Gear
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
beginners
career
claude
devchallenge
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
react
security
showdev
tutorial
typescript
webdev
Чек-лист тестирования поисковой системы: от engine sanity до RAG и графов знаний
Чек-лист для тестирования поисковых и RAG-систем — от базовой работоспособности поискового движка до качества генерации, агентных сценариев и поведени…
Как я писал in-memory векторный движок на Go — и в каком месте он обогнал hnswilb
Полгода назад я начал писать in-memory базу с векторным поиском на Go: RESP-протокол, HNSW-индекс, WAL, многопоточность. Рассказываю, что из этого выш…
DS MCP: как дать AI-агенту знание о вашей дизайн-системе
Статья про то, как AI-агенту дали знание о дизайн-системе, чтобы он перестал придумывать несуществующие компоненты и начал верстать из того, что реаль…
RAG для закупок: Qdrant и LlamaIndex в локальном контуре
Привет Хабр! Меня зовут Владимир, и недавно я решил изучить новую (для себя) технологию - LlamaIndex . А тут и задачка подвернулась - надоело копаться…
Как мы создавали «умный» поиск по регламенту вуза
Я преподаю на кафедре информационных технологий и больше двадцати лет пишу код. Однажды эти две роли сошлись в проекте, который я затеял для себя: над…
Contextual Retrieval: техника, которая чинит главную проблему RAG за 50 центов на тысячу чанков
Классический RAG часто ошибается не из‑за слабой embedding‑модели, а потому что чанки теряют связь с исходным документом. Разбирае…
Ускоренное построение KNN-индексов в Manticore
Раньше построение KNN-индекса было самым медленным этапом при сохранении и слиянии чанков в таблицах с векторными атрибутами. Начиная с v27.1.5 …
Как мы создали внутреннего ИИ-помощника на базе RAG и перестали искать ответы по корпоративной Wiki
Компании со временем накапливают тысячи страниц документации, и найти нужную информацию становится всё сложнее. Обычный поиск перестаёт справляться, с…
Как подключить таск-трекер к кодовой базе через RAG и не сойти с ума от стоимости токенов
Главная проблема работы с LLM в реальном проекте — не качество модели, а контекст. Рассказываю, как с помощью RAG-индекса репозитория (векторы + граф …
В 14 раз быстрее: как мы ускорили генерацию эмбеддингов в Manticore через ONNX
Когда мы выпустили Auto Embeddings — функцию автоматического преобразования текстов в векторные представления — без развёртывания отдельно…
Manticore Search 27.1.5: аутентификация, шардированные таблицы, диалоговый поиск и более быстрый векторный поиск
Manticore Search 27.1.5 выпущен. Этот релиз приносит встроенные аутентификацию и авторизацию, шардированные таблицы, conversational search, боле…
Как мы ускорили KNN-поиск в Manticore: двухпроходный обход HNSW, пакетная обработка и AVX-512
Кратко: Три изменения в HNSW-поиске ускоряют KNN-поиск до 29% при больших k и дают более 20% прироста при параллельной нагрузке. Без изменений A…
Векторы по косинусу считают. Косинусное сходство, альтернативы, плюс — фановые проекты с эмбеддингами
Недавно мы в Beeline Cloud делали подборку руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов. Сегодня решили поговорить о распространенном подходе…
Как и зачем мы сделали собственный OCR-бенчмарк
Однажды нам понадобилось выбрать OCR-модель для RAG-пайплайна. Казалось бы, задача простая: смотришь на лидерборды, берешь лучшую, PROFIT. Но быстро в…
Эволюция 'More Like This'
Во многих поисковых сценариях пользователь начинает не с пустой строки запроса, а с существующего результата. Пользователь открывает статью и хочет на…
Раннее завершение KNN-поиска в Manticore Search
Современные поисковые системы уже не просто сопоставляют ключевые слова. Когда вы ищете «уютный детектив, действие которого происходит в Париже», а по…
Хакатон Samsung IT Academy Hack 2026: как студенты оптимизировали поиск в корпоративном мессенджере
Поиск — штука настолько привычная, что её редко рассматривают как отдельную инженерную задачу. На деле это связка из четырёх частей: парсинг и нормали…
Надо ли бороться с анизотропией эмбеддингов
Анизотропия эмбеддингов не всегда зло, но «сырой» косинус часто даёт слишком размытый сигнал. Центрирование убирает общий фон и помогает увидеть …
RAG для тех, кто разочаровался: почему retrieval ломается и как это починить
Вы собрали RAG-пайплайн: загрузили документы, нарезали на чанки, сгенерировали эмбеддинги, подключили векторную базу. Задаёте вопрос — модель отвечает…
Как мы довели поиск товаров по изображению до 98% совпадений: FastAPI, DINOv2, Qdrant и поиск на фото полки
Поиск товара по изображению кажется простой задачей — ровно до момента, пока не сталкиваешься с реальным каталогом . В теории все выглядит аккуратно: …
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…