В последние пару лет текстовые эмбеддинги, порождённые крупными языковыми моделями (LLM), показали себя как мощный инструмент для сравнения и кластеризации текстов. Однако после генерации возникает вопрос: «Что делать со всеми этими векторами?». Очень часто мы натыкаемся на советы использовать специализированные векторные базы данных наподобие Faiss, Qdrant или Pinecone. И действительно, в крупных проектах с миллионами и миллиардами эмбеддингов такая инфраструктура абсолютно оправдана. Но если ваш...

Для того что бы на вашем сайте отображались фотографии товара записи до места хранения необходимо где то хранить. У каждой CMS это реализовано примерно одинаково. Битрикс хранит пути к изображениям в таблице b_file...