https://courses.digitable.life/tags/%D1%8D%D0%BC%D0%B1%D0%B5%D0%B4%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B8/ Recent content in Эмбеддинги on Digitable courses Hugo ru-RU Sat, 01 Aug 2026 00:12:59 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/05-rag/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/05-rag/ Полный разбор классического RAG-пайплайна: как резать документы, как выбирать эмбеддинги и индекс, зачем нужен BM25 рядом с векторами, что даёт реранкер и как всё это честно измерить. https://courses.digitable.life/post/databases/15-vector-databases/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/databases/15-vector-databases/ Приближённый поиск ближайших соседей от первых принципов: метрики близости и почему они эквивалентны, устройство HNSW и IVF, квантование и рескоринг, честное сравнение pgvector, Qdrant, Milvus и Weaviate, проблема фильтрации, замеры recall и реальная стоимость на 10 миллионах векторов. https://courses.digitable.life/post/neural-networks/09-embeddings-and-representation/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/neural-networks/09-embeddings-and-representation/ Как сеть превращает объекты в векторы, на каких задачах учатся хорошие представления (word2vec, контрастное обучение, CLIP, self-supervised), как их измерять и как эксплуатировать в проде — от two-tower до HNSW-индексов.