Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLM +11
Публикации с тегом эмбеддинги
Эволюция поиска вакансий в Авито Работе: ML-оптимизации и инсайты из АБ-тестов +11
Внешний бенчмарк причинного recall: проверяем память ИИ-ассистента на YDB Яндекса +3
Как я ужал русский эмбеддер до 24 млн параметров — и чуть не испортил его одной цифрой +7
Локальная RAG-система на Go, PostgreSQL и Ollama без облачных API +8
- Блог компании FirstVDS
- Машинное обучение
- Программирование
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
Не дали ИИ-агенту соврать — его же памятью +5
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Natural Language Processing
- Программирование
- Хранение данных
Персонализация без BigData: как мы ранжируем новости в Telegram с помощью pgvector и пяти сигналов +1
Запрещаем AI выдумывать методы КОМПАС-3D: 200К пар обучения, модель на 34М и KOMPAS Guard в одном процессе +5
Как мы создавали «умный» поиск по регламенту вуза +1
Сжатие декодерных эмбеддеров: как ужать 8B до продакшена без потери recall +9
Как я заставил 9B обгонять 30B: три месяца с local LLM агентом +2
В 14 раз быстрее: как мы ускорили генерацию эмбеддингов в Manticore через ONNX +4
Как правильно выбрать эмбеддинг для проекта +30
RAG не только для вопросов и ответов: почему он естественно подходит для рекомендаций +3
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
