#семантический поиск

'Пошаговое руководство по созданию полноценного NLP-пайплайна на Gensim: предобработка, LDA, Word2Vec, TF-IDF и семантический поиск, готово к запуску в Colab.'

'AWS представила AgentCore Gateway — управляемый сервис для автоматической конвертации API и Lambda в MCP-инструменты, с усиленной безопасностью и семантическим поиском для масштабируемых решений.'

'ReaGAN переосмысливает узлы графа как автономных агентов, использующих замороженную LLM для планирования и глобального извлечения информации, достигая конкурентных результатов без обучения.'

Google выпустил gemini-embedding-001 — современную многоязычную модель текстовых встраиваний с гибкой размерностью, лидирующими показателями в бенчмарках и широкой поддержкой интеграций для разработчиков AI.

SciSummary с помощью продвинутого AI быстро превращает длинные научные статьи в понятные резюме, подкасты и презентации, помогая исследователям и студентам экономить время и лучше усваивать информацию.

Команда Alibaba Qwen выпустила серию Qwen3-Embedding и Qwen3-Reranker — открытые многоязычные модели embedding и ранжирования, превосходящие существующие решения.

Microsoft разработала интегрированную в Azure Cosmos DB систему векторного поиска на базе DiskANN, обеспечивающую масштабируемость, низкую задержку и экономичность для семантических запросов.

Это руководство показывает, как создать систему семантического поиска и вопросов-ответов с помощью эмбеддингов Together AI, векторного поиска FAISS и LangChain в модульном и эффективном конвейере.

LightOn AI представила GTE-ModernColBERT-v1 — мощную модель для семантического поиска, эффективно работающую с длинными документами и показывающую лучшие результаты на бенчмарках.