Tech news from the best sources
Модно называть вторым мозгом папку с заметками в Obsidian. Но 200 тысяч файлов сами по себе ничего не делают - это вторая память. Мозгом она станови…
Добавил Rerank в свой плагин для Obsidian и решил проверить, стоит ли запускать вторую модель при каждом поиске. Сравнил три модели, провёл эксперим…
После переезда я искал булочную на Яндекс Картах и наткнулся на отзыв, начинающийся с фразы «да вот хороший вариант ответа». Из этого вырос ReviewSc…
Всем привет! В прошлой статье я рассказывал про ребрендинг моего плагина для Obsidian, Companion и MCP. Но спустя какое-то время я поймал себя на до…
Привет, Хабр! На связи Саша Михеев, ML-инженер Центра гибридного интеллекта в Рунити. В прошлой статье мы рассказывали, как строим корпоративного RA…
Собираем приватный RAG-стек на pgvector, где документы, поиск и генерация ответа остаются внутри вашего VPS. Разберём схему стенда, embeddings, pgve…
Способ визуализации n‑мерных эмбеддингов в трёхмерном пространстве. Обычно при упоминании отображения эмбеддингов (или как мы уже зна…
НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У Это не битая кодировка и не ошибка миграции. Это настоящее название работы из нашего справочника. За 35 лет в нём на…
Manticore Search 29.9.0: chunked auto-embeddings и mmap-доступ к columnar-атрибутам Manticore Search 29.9.0 добавляет chunked и multi-vector auto-em…
Поднял Recall@5 поиска по памяти на 17%, померил качество самих ответов и получил прирост, неотличимый от шума: тест Макнемара, p = 0.79. Месяц рабо…
Я начинал с простого AI-аудита заметок, а в итоге Vault Audit AI вырос в систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, semantic dupli…
jina-embeddings-v4 is a self-hosted server for the jina-embeddings-v4 embedding model with an OpenAI-compatible /v1/embeddings endpoint. It runs on…
When you ask a chatbot for a pasta recipe, it doesn’t understand “pasta” the way you do. It sees a list of numbers. Those numbers are not random. Th…
В прошлой статье я рассказывал, как добавил в Obsidian локальный семантический индекс. Сам проект развивается открыто, код лежит здесь: GitHub: http…
Short answer: for B2B support triage, split PDF retrieval from answer generation, rerank a small evidence set, and let the final summary assign a qu…
Городские Telegram-чаты похожи на непрерывный поток логов без схемы. В одном сообщении человек ищет квартиру, в следующем агент публикует двадцатую…
Short answer: for semantic search over messy B2B catalog PDFs, I would spend the latency budget during ingestion, preserve page-level evidence, and…
A gaming knowledge base can contain hundreds of PDF pages of rules, patch notes, quest logic, and support policy. To summarize those pages without b…
Short answer: for an ask-your-docs feature in a multi-tenant SaaS help center, start with embeddings over document chunks, retain keyword search for…
В комментариях к прошлой статье мне написали примерно следующее: граф связей выглядит красиво, но хороший поиск по заметкам полезнее. Спорить было т…
Ио — это LLM-бот для Telegram-чатов. Он умеет отвечать на сообщения пользователей, распознавать изображения и голосовые сообщения, учитывать текущий…
My index reported 354 points. The collection had 451. Both numbers were "correct," and that gap is the whole problem. Here's the setup. I have a wik…
I watched a draft miss the exact file span I needed, and the failure was embarrassingly clean: the vector was "close," but the chunk I wanted was bu…
The failure that pushed me into this design was not subtle. I had a blended embedding that kept returning candidate matches that looked reasonable a…
Есть задачи, которые вроде бы не выглядят тупиком. Всё уже обсудили, аргументы есть — а решение почему-то снова переезжает на следующую неделю. Я ре…
TL;DR: If you run concurrent inference (e.g., via OpenVINO AsyncInferQueue or custom threading) for text/code embeddings, your tests might show 0 ex…
У меня накопилось 23 Telegram-канала. Не потому что я специально их коллекционировал. Просто со временем подписывался на новые. В какой-то момент по…
Every system that does "semantic" anything — RAG pipelines, recommendation engines, image search, dedup — boils down to one operation: given this ve…
Behind almost every "AI-powered search" and RAG feature sits the same quiet workhorse: similarity search over vectors. If you're building anything t…
Классический RAG часто ошибается не из‑за слабой embedding‑модели, а потому что чанки теряют связь с исходным документом. Разбир…