#эмбеддинги

'Pyversity — лёгкая библиотека для уменьшения повторов в результатах поиска. Руководство показывает, как MMR и MSD добавляют разнообразие, сохраняя релевантность.'

'IBM представила два компактных ModernBERT-эмбеддинга Granite R2 с поддержкой 8k контекста, высокой скоростью и коммерческой лицензией Apache 2.0.'

DeepMind показал, что одно-векторные плотные эмбеддинги имеют математический предел, из-за которого поиск в RAG-системах рушится при больших объёмах; LIMIT-бенчмарк демонстрирует это даже на маленьких задачах.

'Узнайте, как создать AI-агента, который суммирует недавние разговоры для краткосрочного контекста и сохраняет дистиллированные факты в FAISS-векторную память для долговременного воспоминания.'

'Руководство по созданию агента PaperQA2 с Gemini для поиска, сравнения и цитирования научных работ, с примерами кода и советами по настройке.'

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.