векторный поиск
векторный поиск
Определение
Метод поиска релевантных документов на основе семантической близости их векторных представлений (эмбеддингов), а не точного совпадения ключевых слов; основа многих RAG-систем.
Где встречается
- 6. Что такое гибридный поиск и когда он нужен
- 11. Что такое Hypothetical Document Embeddings (HyDE) и зачем
- 42. Что такое LangGraph и зачем он нужен
- 77. Как вы оптимизируете embedding генерацию для большого количества документов
- 78. Какие LLM для русского языка вы используете
- 80. Какие 3 книгикурса вы рекомендуете по production LLM
- 115. Как вы обрабатываете большие таблицы в RAG (500+ строк)
- 233. Как вы делаете hybrid search (vector + keyword) в production на 10M документов
- 241. Как вы делаете distributed tracing для цепочки user → gateway → RAG → LLM → user
- 373. Что такое learning-to-rank (LTR) и как он применяется к retrieval для LLM
- 376. Что такое hybrid search с весами (weighted hybrid) и как оптимизировать веса
- 377. Как вы делаете retrieval для структурированных данных (SQL, Knowledge Graph)
- 378. Как работает многогранный (faceted) поиск в RAG с фильтрами
- 416. Как вы делаете load shedding при перегрузке LLM сервера
- 495. Что такое pairwise comparison vs scalar rating Когда что использовать
- 504. Как вы оцениваете cost-effectiveness LLM-пайплайна
- 552. Как вы делаете image captioning для RAG (извлечение описания изображения)
- 697. Как вы масштабируете синтетическую генерацию до миллионов примеров (cost optimization)
- 739. Как изменилась роль инженера с приходом Harness Engineering
- 750. Как устроена Memory в Harness (in-memory, fs, vector stores, relay)
- 883. Как защитить RAG от poisoning (вредоносные документы в базе знаний)
- Практика
- 800+ вопросов
- 21. Интегрировать OpenTelemetry в RAG
- 43. Реализовать RRF (Reciprocal Rank Fusion)
- 46. Настроить cross-encoder reranking
- 225. Semantic cache для RAG
- 227. RAG с гибридным поиском
- 228. Агент с памятью через векторную БД
- 259. Реализовать Bloom filter для retrieval
- 276. Настроить RAGAS evaluation pipeline
- 299. RAG с мультиязычным поиском (русскийанглийскийкитайский)