Social Media Ideas for Векторный Поиск

Алгоритмы векторного поиска: IVF и HNSW

В данной статье я хочу пройтись по двум самым популярным алгоритмам векторного поиска, используемым на практике. Попробуем понять, почему точный поиск не работает в высоких размерн...

What is Vector Search?

Vector search is a search technique that finds results based on meaning, not just...

Векторы по косинусу считают. Косинусное сходство, альтернативы, плюс — фановые проекты с эмбеддингами

Недавно мы в Beeline Cloud делали подборку руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов. Сегодня решили поговорить о распространенном подходе к семантическому поиску на ос...

Визуальный поиск: Новый подход к обнаружению объектов

Метод LocateAnything использует параллельное декодирование ограничивающих рамок для улучшения скорости и качества визуального обоснования и обнаружения объектов. Читать далее

Ускоренное построение KNN-индексов в Manticore

Раньше построение KNN-индекса было самым медленным этапом при сохранении и слиянии чанков в таблицах с векторными атрибутами. Начиная с v27.1.5 , Manticore может задействовать неск...

Building High‑Precision Vector Search for Document Retrieval on Databricks

For years, search technology meant one thing: type in a keyword, and the system goes hunting for an exact match. That works fine for product SKUs or error codes, but it falls apart...

Тап по тысяче точек за O(log n): QuadTree и сферическая геометрия в гео-соцсети

9 лет назад я разрабатывал геолокационную соц.сеть на заказ, где мы отображали чаты на карте. До релиза не дошло, но интересного опыта было получено много. В очередной статье из се...

Как я писал in-memory векторный движок на Go — и в каком месте он обогнал hnswilb

Полгода назад я начал писать in-memory базу с векторным поиском на Go: RESP-протокол, HNSW-индекс, WAL, многопоточность. Рассказываю, что из этого вышло: как я мерил производительн...

Персонализация без Big Data: как мы ранжируем новости в Telegram с помощью pgvector и пяти сигналов

У меня накопилось 23 Telegram-канала.Не потому что я специально их коллекционировал. Просто со временем подписывался на новые. В какой-то момент понял, что читаю всего несколько пр...

VK внедряет ИИ-поиск в продукты

ИИ ищет данные в контенте сервисов VK и генерирует ответы на запросы пользователей.

VectorX Core EA

Бенчмаркая поиск по строке: самописные циклы проигрывают от ×14 до ×154

Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать про поиск по строке и представить свои выводы. Началось с оптимизации: сравнил поиск символа циклом со string.IndexOf — и получи...

Персонализация без BigData: как мы ранжируем новости в Telegram с помощью pgvector и пяти сигналов

У меня 23 Telegram-канала. Не потому что я такой организованный — просто постепенно добавлял, пока не понял, что читаю примерно 3% из них, а остальное листаю вниз в поисках чего-то...

Easiest way to understand Vector Embeddings and Vector Search

Why Searching 1 Million Arrays of 1536 Numbers Does NOT Melt Your CPUContinue reading on Medium »

Персональный ассистент по поиску работы на hh.ru: Python + LLM + OpenCode

Мне всегда было интересно, что там во всех этих 2000+ вакансиях, которые мне выдает hh.ru, когда я туда захожу? Самому хватало терпения просмотреть 20-30, ну от силы 40 вакансий. П...

VK запустила нейропоиск Discovery AI для всех своих сервисов

Компания VK запустила единую технологию поиска Discovery AI, которая будет работать во всех контентных продуктах экосистемы, включая «VK Видео», медиапроекты Mail и «Дзен». Об этом...

Zigzag legacy and extreme searching algorithms