Одной из главных технологий современных AI-ассистентов считается Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ее задача — предоставить языковой модели актуальные знания из корпоративной базы документов.
Для этого документы сначала преобразуются в эмбеддинги и сохраняются в векторной базе данных. Когда пользователь задает вопрос, система выполняет поиск по смыслу и передает найденные материалы языковой модели для формирования ответа.
Именно поэтому практически любая современная архитектура RAG включает Vector Database.
В материале подробно рассмотрели принцип работы, архитектуру RAG и роль векторных баз данных.
Подробнее: https://elma365.com/ru/baza-znaniy/vector-database/
#ИИ #AI #RAG #VectorDatabase #ВекторнаяБазаДанных #SQL #Qdrant #LLM #Эмбеддинги #СемантическийПоиск #БазыДанных #ELMA365