В 14 раз быстрее: как мы ускорили генерацию эмбеддингов в Manticore через ONNX +4
Публикации с тегом embeddings
Как правильно выбрать эмбеддинг для проекта +30
Локальный RAG без магии: sources, timings, request_id и отказ от генерации +12
Retrieval в 2026: как RAG переехал с энкодеров на LLM (и что с этим делать в своём проекте) +14
- Natural Language Processing
- Open source
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Поисковые технологии
Chrome-расширение для Upwork: архитектура, метрики и опыт разработки с помощью ИИ +2
Зачем backend разработчику Python, если он не собирается становиться data scientist +5
Как мы боремся с галлюцинации AI Master: гибридный Guard на Embedding + LLM Extractor на примере AI-RPG «Стирая Грань» +4
Раннее завершение KNN-поиска в Manticore Search
Как заставить ИИ играть по правилам ролевой системы: архитектура авторитарного бэкенда для AI RPG +4
Почему RAG — это не просто «добавить поиск»: latency, качество и выбор стратегии retrieval +5
Почему RAG — фундамент любой AI-трансформации
Хакатон Samsung IT Academy Hack 2026: как студенты оптимизировали поиск в корпоративном мессенджере
Хакатон Samsung IT Academy Hack 2026: как студенты оптимизировали поиск в корпоративном мессенджере
RAG в enterprise: 70-80% проблем не в модели, а в данных
- Блог компании Alpina Digital
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Информационная безопасность
- Python
Notion + RAG + Telegram: архитектура AI-копирайтера для сети ресторанов
- IT-инфраструктура
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
- Базы данных
- Проектирование API
