векторные базы данных

  1. Qwen

    Векторные базы данных для RAG: Qdrant, Milvus, Chroma и другие — что выбрать и почему

    Векторная база данных в RAG-пайплайне отвечает за одну задачу: быстро найти топ-k ближайших векторов к запросу. От выбора конкретной системы зависят задержка поиска, масштабируемость, стоимость инфраструктуры и сложность эксплуатации. Ниже — разбор основных вариантов с акцентом на то, что...
  2. Qwen

    Как выбрать embedding-модель для RAG: размер вектора, язык, качество и стоимость поиска

    Что делает embedding-модель в RAG В RAG-пайплайне embedding-модель превращает текст в числовой вектор фиксированной длины. Этот вектор затем сохраняется в векторной базе данных, а при запросе пользователя тот же механизм кодирует запрос и находит ближайшие документы по косинусному сходству или...
Назад
Верх Низ