Всё про Qdrant. Обзор векторной базы данных

Представьте, что вы создаёте умный поиск, который понимает не просто слова, а смысл текста. Или рекомендательную систему, способную угадывать желания пользователя на основе его действий и предпочтений. Для таких задач недостаточно обычных баз данных — нужны инструменты, способные оперировать векторами — числовыми представлениями смысла, визуальных образов или поведения. Здесь и появляется Qdrant.

https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/925206/

#qdrant #векторные_базы_данных #qdrant_docker #qdrant_установка #qdrant_запуск #qdrant_vector_store #qdrant_search #qdrant_api #qdrant_create_collection #qdrant_documentation

Как мы внедрили векторный поиск в Postgres Pro

В статье разберемся, что такое векторный поиск, какие проблемы он решает, и как расширение pgpro_vector для Postgres Pro позволяет реализовать эти мощные возможности прямо в реляционной базе данных, без необходимости развертывать отдельные специализированные системы.

https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/919552/

#векторизация #вектор #векторные_базы_данных #векторный_поиск #postgres #postgres_pro #разработка_баз_данных #администрирование_баз_данных

BlackWave: Как я создал симулятор соцсети с тысячами ИИ-ботов и почему перешёл на Python

Эта статья — не просто рассказ о разработке. Это путь от сумасшедшей идеи «социальной сети для одного» до полноценной open-source платформы, где каждый бот — личность. Я поделюсь тем, как строил архитектуру, зачем отказался от C# в пользу Python и почему важно, чтобы ИИ-боты вели себя не как алгоритмы, а как настоящие люди. Читать

https://habr.com/ru/articles/918848/

#Python #Django #fastapi #искусственный_интеллект #социальные_сети #открытый_код #docker #dockercompose #ai #векторные_базы_данных

Новые векторные СУБД и другие инструменты для МО

Ранее в блоге

https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/918480/

#beeline_cloud #векторные_базы_данных #векторизация #векторные_представления #rag

Личный ИИ-ассистент на ваших данных. Часть 2: Веб-интерфейс, авторизация и стриминг ответов от ИИ

Продолжаем тему, которая вызывает живой интерес у многих разработчиков и энтузиастов ИИ — создание собственного ассистента на базе ChatGPT или DeepSeek с использованием личной базы знаний. В этой части статьи мы шаг за шагом превращаем консольную заготовку из первой части в полноценный веб-сервис: — реализуем авторизацию — создаём веб-чат с выбором нейросети — интегрируем всё через FastAPI — готовим к деплою Если вы хотите, чтобы ваш ИИ-ассистент выглядел и работал как настоящий сервис — поехали!

https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/902868/

#векторные_базы_данных #python #deepseek #chatgpt #langchain #openapi #openapi_api #fastapi #fastapi_stream #jinja2

Личный ИИ-ассистент на ваших данных. Часть 1: Векторная база ChromaDB + DeepSeek | GPT

Сегодня поговорим о теме, которая вызывает живой интерес у многих разработчиков и энтузиастов ИИ — интеграции больших языковых моделей вроде DeepSeek или ChatGPT с собственной базой знаний. В этой статье я подробно расскажу, как работают векторные базы данных, зачем они нужны и какую роль играют в построении эффективной связки между вашей внутренней информацией и мощью современных LLM. Если вы хотите научиться «обучать» ИИ на своих данных — добро пожаловать!

https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/897830/

#python #deepseek #chatgpt #cromadb #векторные_базы_данных #rag #openai_api #langchain #база_знаний_поиск #chromadb_install

[Перевод] О векторных базах данных простым языком

Представьте, что управляете онлайн-магазином, предлагающим тысячи товаров. Чтобы помочь пользователям находить нужные позиции, вы добавили строку поиска. Теперь посетители могут вводить интересующие их запросы, на что вы будете показывать им подходящие результаты. Например, когда пользователь вводит «лето», вы можете показывать предметы вроде шортов, платьев, панам и пляжных зонтов. Как бы вы реализовали такую систему?

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/863704/

#ruvds_переводы #векторные_базы_данных #postgres #mysql #python #машинное_обучение #алгоритмы #онлайнторговля

Векторные БД vs Точность — часть 2

В первой части из тестов стало понятно, что в векторном поиске с терминами что-то не так. И точность достаточно низкая для корректной работы RAG (retrieval augmentation generation). Давайте попробуем гибридный поиск и посмотрим, что из этого получится.

https://habr.com/ru/articles/817173/

#llm #векторные_базы_данных #retrieval_augmented_generation #chroma #weaviate #qdrant

Векторные базы данных: простым языком про устройство и принцип работы

Только изучили один инструмент, как сразу же появились новые? Придется разбираться! В статье мы рассмотрим новый тип баз данных, который отлично подходит для ML задач. Пройдем путь от простого вектора до целой рекомендательной системы, пробежимся по основным фишкам и внутреннему устройству. Поймем, а где вообще использовать этот инструмент и посмотрим на векторные базы данных в деле.

https://habr.com/ru/companies/tochka/articles/809493/

#базы_данных #векторные_базы_данных

Векторные БД vs Точность — часть 1

Как я пытался собрать "по-быстрому" локальный RAG(retrieval augmentation generation), который будет находить термины из словаря Ожегова и поделиться об этом тут. На просторах интернетах все просто. Но на практике для моей задачи это оказалось не так. Точность...

https://habr.com/ru/articles/807957/

#llm #векторные_базы_данных #retrieval_augmented_generation #chromadb