Ruby 개발자를 위한 시맨틱 검색 및 RAG 구현 가이드

시맨틱 검색과 RAG(Retrieval Augmented Generation)는 임베딩과 벡터 데이터베이스를 활용하여 키워드 기반이 아닌 의미 기반의 검색 및 응답 생성을 가능하게 합니다.

🔗 원문 보기

Retrieval в 2026: как RAG переехал с энкодеров на LLM (и что с этим делать в своём проекте)

Если вы строили RAG в 2023, ваш стек выглядел плюс-минус одинаково. BERT-семейство (BGE, e5) для семантики, BM25 для буквальных совпадений, cross-encoder для реранкинга, какой-нибудь Qdrant сверху. Этим жили два года, и многие до сих пор так живут. Но если посмотреть, кто реально гоняется в продакшене у команд, которые ушли вперёд, ландшафт другой. Энкодеров там почти нет. Эмбеддит файнтюненная LLM. Реранкер — тоже LLM. Инференс на SGLang, а не на ONNX. И вся обвязка перестроилась под это. Эта статья про то, что поменялось и как переиспользовать этот стек у себя. Особенно если вы работаете в узком домене, где готовых датасетов нет.

https://habr.com/ru/articles/1049872/

#RAG #эмбеддинги #embeddings #retrieval #LLM #Qwen3 #Qdrant #vector_search #hard_negatives #LLM2Vec

Word embeddings seem basic, but they power surprisingly strong results.

#ai #embeddings #nlp

Jak komputer czyta tekst - od liczenia słów do wektorów

Od tokenizacji przez TF-IDF i łańcuchy Markowa, aż po Word2Vec. Jak komputer zamienia tekst w liczby...

https://gruszka.dev/jak-komputer-czyta-tekst.html
#llm #ai #nlp #tokenizacja #word2vec #embeddings #tfidf #markow #bayes #languagemodels

🚨 NEWS: LangChain e LLM per Sviluppatori: la Pillar Guide per Costruire Applicazioni AI in Produzione

Ecco i punti chiave in breve:
💡 Il problema: state costruendo un prototipo che non reggerà mai il traffico realeAvete un LLM che risponde, una chiamata API che funziona in console e un entusiasmo che dura fino al primo caricamento l...

🚀 LINK: https://meteoraweb.com/intelligenza-artificiale-software/langchain-e-llm-per-sviluppatori-la-pillar-guide-per-costruire-applicazioni-ai-in-produzione

#lLM #langChain #rAG #vectorDatabase #embeddings

Chrome-расширение для Upwork: архитектура, метрики и опыт разработки с помощью ИИ

В свободное время я периодически захожу на Upwork, чтобы посмотреть, какие проекты там сейчас появляются и как устроен рынок изнутри. Если убрать фильтры и посмотреть общий поток вакансий, довольно быстро становится видно типичную картину: большое количество разработчиков конкурируют за очень стандартные и недорогие задачи. В таких условиях основная проблема смещается не на поиск интересных проектов, а на скорость их обработки и подачи предложений. Это особенно заметно в сегменте разработчиков, которые работают на массовом рынке: важно быстро отсекать нерелевантные предложения и экономить connects. Именно это стало отправной точкой для идеи Chrome-расширения, которое добавляет слой аналитики поверх списка проектов Upwork и позволяет быстрее принимать решение, стоит ли откликаться на вакансию.

https://habr.com/ru/articles/1045212/

#ChromeExtension #Upwork #LLM #AIAssistedDevelopment #TypeScript #Rust #PostgreSQL #Embeddings #SystemArchitecture

Heat maps reveal how similar word embeddings look, beyond cosine scores.

#ai #embeddings #datascience

Зачем backend разработчику Python, если он не собирается становиться data scientist

Долго воспринимал Python как язык из соседнего мира. Где то там data science, pandas, ноутбуки, модели, эксперименты. А у меня обычный backend: API, микросервисы, Kafka, БД, CI/CD и продакшен. C# и Java для этого хватало. Но когда начал разбираться с LLM быстро понял, вызвать модель можно из любого языка, а вот руками потрогать RAG, embeddings, локальные модели, чанкинг и evaluation проще всего через Python. И ещё быстрее стало понятно другое, LLM это не просто "отправить prompt и получить ответ". Как только речь заходит о реальной системе появляются привычные backend вопросы "доступы, логи, стоимость, latency, качество ответа, безопасность данных и сопровождение". Поэтому для меня Python стал не заменой C# или Java, а инструментом который помогает быстрее зайти в новый слой backend задач. Зачем backend разработчику Python

https://habr.com/ru/articles/1038712/

#python #backend #llm #rag #ai #fastapi #embeddings #api #production #enterprise

Как мы боремся с галлюцинации AI Master: гибридный Guard на Embedding + LLM Extractor на примере AI-RPG «Стирая Грань»

Каждый, кто пробовал создавать текстовые RPG или симуляторы на базе LLM (будь то GPT-4, DeepSeek или локальная 70B), сталкивался с проблемой «Yes-And» проклятия . По своей природе современные языковые модели — это идеальные импровизаторы. Они обучены поддакивать пользователю и развивать его мысль. В контексте игры это превращается в легальные читы. Игрок пишет: «Я достаю из кармана дымовую шашку и кидаю в охрану» или «Вообще-то я полковник ФСБ, пропустите» . Что делает классический AI GM? Он послушно кивает: «Охрана кашляет в дыму, вы проходите» , даже если по Game State игрок — бродяга в одних трусах, у которого в инвентаре только ржавый гвоздь. Меня зовут Алексей, я профессиональный 1С-разработчик, но в свободное время создаю архитектуру инди-системы на Flutter и Python. Сейчас я развиваю проект нарративной AI-driven RPG " Стирая Грань" (анг. — Beyond the Verge ).

https://habr.com/ru/articles/1042402/

#LLM #gamedev #NLP #embeddings #python #deepseek #геймдизайн #искусственный_интеллект #rpg #архитектура

Раннее завершение KNN-поиска в Manticore Search

Современные поисковые системы уже не просто сопоставляют ключевые слова. Когда вы ищете «уютный детектив, действие которого происходит в Париже», а получаете результаты вроде «атмосферный детективный роман во Франции», это векторный поиск в действии: документы и запросы превращаются в списки чисел — эмбеддинги, — а поисковый движок находит документы, чьи векторы ближе всего к вектору запроса. Manticore Search поддерживает это из коробки. Внутри используется структура данных HNSW: граф, который соединяет близкие векторы и позволяет быстро находить ближайших соседей без сканирования каждого документа. Благодаря этому векторный поиск по миллионам документов выполняется за миллисекунды.

https://habr.com/ru/articles/1042064/

#knn #knnsearch #векторный_поиск #семантический_поиск #hnsw #embeddings #oversampling #полнотекстовый_поиск