Vector DB & RAG DeveloperОткрытые материалыСемантический поиск и эмбеддинги: как это работает

Семантический поиск и эмбеддинги: как это работает

Уроки курсаСемантический поиск и эмбеддинги: как это работает

Почему для документов и пользовательского запроса используют одну embedding-модель?

Чтобы их векторы находились в одном пространстве и могли корректно сравниваться

Чтобы LLM автоматически проверяла факты в интернете

Чтобы не хранить исходный текст документов

Чтобы cosine similarity всегда была равна единице

4 / 4