RU

Вторая память и второй мозг — не одно и то же. Как я собрал 200 тысяч файлов своей жизни и подключил к ним агентов

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…

второй мозгragllm-агентперсональная база знанийсемантический поискembeddingsреранкердистилляцияobsidianclaude-code
Habr
RU

Хотел выбрать булочную по отзывам, а написал анализатор аномалий с embeddings и графами

После переезда я искал булочную на Яндекс Картах и наткнулся на отзыв, начинающийся с фразы «да вот хороший вариант ответа». Из этого вырос ReviewSc…

ReviewScopePythonанализ отзывовNLPembeddingsпоиск аномалийData MiningDuckDBStreamlitграфы
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

474 712 строк за 35 лет: как мы с LLM и 21 экспертом приводим в порядок справочник автосервиса

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…

LLMClaude Codeнормализация данныхкачество данныхhuman-in-the-loopembeddingsTF-IDF
Habr
RU

Я хотел просто навести порядок в Obsidian. В итоге написал два индекса, semantic search и RAG

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…

ObsidianVault Audit AIRAGsemantic searchembeddingsLLMTypeScriptvector searchknowledge managementOllama
Habr
RU

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…

Obsidiansemantic searchembeddingsvector searchSimilar NotesTypeScriptcosine similarityvector indexsemantic discovery
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
EN

Embeddings Magic

Transforming language into geometry. Introduction Embeddings are one of the most important building blocks of modern AI applications, yet they're of…

aivectordatabaseembeddings
Dev.to
RU

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…

onnxonnx runtimeonnxruntimeembeddingsэмбеддингиинференсвекторный поискvector search
Habr
RU

Где заканчивается вызов LLM и начинается backend система: локальный RAG на FastAPI и Ollama

Хотел разобраться где заканчивается простой вызов локальной LLM и начинается backend система. Сначала всё выглядело просто: frontend отправляет вопр…

ragllmfastapiollamapythonbackendembeddingsvector storerequest_idлокальная llm
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-en…

RAGэмбеддингиembeddingsretrievalLLMQwen3Qdrantvector searchhard negativesLLM2Vec
Habr
RU

Как мы боремся с галлюцинации AI Master: гибридный Guard на Embedding + LLM Extractor на примере AI-RPG «Стирая Грань»

Каждый, кто пробовал создавать текстовые RPG или симуляторы на базе LLM (будь то GPT-4, DeepSeek или локальная 70B), сталкивался с проблемой «Yes-An…

LLMgamedevNLPembeddingspythondeepseekгеймдизайнискусственный интеллектrpgархитектура
Habr
RU

Как заставить ИИ играть по правилам ролевой системы: архитектура авторитарного бэкенда для AI RPG

Сделать текстовую игру на базе LLM легко, если вас устраивает бесконечный неконтролируемый чат, который ломается через 30 ходов из-за модельного дре…

pythonfastapipgvectorflutterискусственный интеллектragdeepseekembeddingsdndразработка игр
Habr
RU

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…

RAGLLMretrievallatencyChromaOllamavector searchembeddingstop-kchunk size
Habr