Последние новости Web от Tech News
Привет, Хабр! На связи Саша Михеев, ML-инженер Центра гибридного интеллекта в Рунити. В прошлой статье мы рассказывали, как строим корпоративного RA…
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…
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…
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…
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…
Transforming language into geometry. Introduction Embeddings are one of the most important building blocks of modern AI applications, yet they're of…
Хотел разобраться где заканчивается простой вызов локальной LLM и начинается backend система. Сначала всё выглядело просто: frontend отправляет вопр…
Most RAG tutorials stop at "embed your docs, do a similarity search, stuff the results in a prompt." That gets you a demo. It does not get you somet…
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a practical pattern: store knowledge as embeddings, retrieve the most relevant chunks with semantic search,…
Сделать текстовую игру на базе LLM легко, если вас устраивает бесконечный неконтролируемый чат, который ломается через 30 ходов из-за модельного дре…
Поиск — штука настолько привычная, что её редко рассматривают как отдельную инженерную задачу. На деле это связка из четырёх частей: парсинг и норма…