Разбираемся, как использовать OpenAI Embeddings для улучшения RAG OpenAI Embeddings: как использовать векторные представления для RAG Я часто слышу один и тот же вопрос: как превратить разрозненные документы, таблицы и комментарии в чате в систему, которая отвечает быстро, по теме и без волшебства. Ответ скучнее, чем ожидается, — векторные представления и Retrieval-Augmented Generation. Я покажу, как устроить эту связку без мистики: какой смысл в openai embeddings, как работает поиск по векторному пространству, что учитывать при чанкинге и хранении, где ставить n8n и когда подключать Make...

Друзья, представьте себе утро: вы варите кофе, ребенок в наушниках смотрит урок по биологии, на экране ноутбука открыт документ с заметками, рядом лежит фото из отпуска, а в колонке играет подкаст. Все эти потоки информации окружают нас одновременно. Мультимодальные нейросети учатся понимать такие потоки. Они обрабатывают текст, изображение, звук и видео в единой системе, чтобы дать значимый и практичный ответ на сложный запрос. Я ощущаю восторг от этой перспективы. Глаза расширяются от мысли, что машины учатся читать мир так, как это делает человек — не по частям, а целостно. Именно это состояние должно сопровождать любое обсуждение искусственного интеллекта 2025...