Персонализация без Big Data: как мы ранжируем новости в Telegram с помощью pgvector и пяти сигналов +6
Публикации с тегом embeddings
От текста к смыслу: Embeddings, GPT и многомерные векторы в конкурентном анализе мобильных приложений +8
Contextual Retrieval: техника, которая чинит главную проблему RAG за 50 центов на тысячу чанков +8
Сжатие декодерных эмбеддеров: как ужать 8B до продакшена без потери recall +9
В 14 раз быстрее: как мы ускорили генерацию эмбеддингов в Manticore через ONNX +4
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
