Семантического поиска оказалось мало. Как я научил Obsidian находить похожие заметки
В прошлой статье я рассказывал, как добавил в Obsidian локальный семантический индекс. Сам проект развивается открыто, код лежит здесь: GitHub: http…
Последние новости
⚑ Сообщить о проблемеTech news from the best sources
Все темы
- игры
AI
Gear
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
beginners
career
database
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
react
security
showdev
testing
tutorial
typescript
webdev
Шесть лет разработки Telegram-бота: от токенайзера до LLM, RAG и векторных баз
Ио — это LLM-бот для Telegram-чатов. Он умеет отвечать на сообщения пользователей, распознавать изображения и голосовые сообщения, учитывать текущий…
Облачные ИИ не справляются, MiniLM-L6 ломается на философии: строим локальный RAG для сложных семантических текстов
Этот проект долго вынашивался и, в конце концов, начался как очередная попытка разобраться в философских текстах, написанных Джейн Робертс во второй…
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…
Turbopuffer vs Manticore Search: бенчмарк на недорогих VPS
Векторные базы данных в serverless-модели обычно обещают простую вещь: не требуется развёртывание и настройка, а провайдер берёт на себя управление…
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 отдель…
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…
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-en…
Почему RAG — это не просто «добавить поиск»: latency, качество и выбор стратегии retrieval
Когда говорят про RAG, его часто описывают как простой способ улучшить LLM‑систему: добавить поиск по внешним данным, найти релевантн…
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакш…