Если вы работаете с генерацией с расширением поиска (RAG), этот раздел объясняет векторные представления текста (эмбеддинги) простым языком: что это такое, как они работают в поиске и извлечении данных, и как вызывать два распространенных локальных режима из Python с помощью Ollama или OpenAI-совместимого HTTP API (так как многие серверы на базе llama.cpp поддерживают такой интерфейс).
Чанкинг — это наиболее недооцененный гиперпараметр в Retrieval-Augmented Generation (RAG):
он определяет, что видит ваша LLM,
насколько дорогостоящим становится индексирование,
и сколько контекстного окна LLM тратится на каждый ответ.
От базового RAG до продакшена: чанкинг, векторный поиск, реранкинг и оценка в одном руководстве.
Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.
Выберите правильную векторную базу данных для вашего стека RAG
Выбор правильного векторного хранилища может стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.
Объедините текст, изображения и аудио в общих пространствах встраивания
Кросc-модальные вложения представляют собой прорыв в искусственном интеллекте, позволяя понимать и анализировать различные типы данных в едином пространстве представления.
Генерация с усилением поиска (RAG) давно вышла за рамки простого поиска векторного сходства. LongRAG, Self-RAG и GraphRAG представляют передовой край этих возможностей.
Внедряете RAG? Вот несколько фрагментов кода на Go — часть 2...
Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для пересчета рангов (rerank), вам потребуется реализовать пересчет рангов с использованием Qwen3 Reranker на GO путем генерации эмбеддингов для пар «запрос-документ» и их оценки.
Модели встраивания и переупорядочивания Qwen3 являются новейшими релизами в семействе Qwen, специально разработанными для продвинутых задач встраивания текста (embedding), поиска и переупорядочивания результатов (reranking).
Какой режим ИИ-исследований подходит для вашей задачи?
Поиск (Search) — это оптимальный вариант для быстрого и прямого получения информации с использованием ключевых слов.
Глубокий поиск (Deep Search) превосходит обычный поиск в понимании контекста и намерений, предоставляя более релевантные и исчерпывающие результаты для сложных запросов.
