На фоне бесконечного потока новостей об успехах искусственного интеллекта выделяется одна тенденция: сегодня недостаточно просто создать мощную модель. Современному ИИ необходимо не только хорошо отвечать, но и глубоко понимать контекст, оперативно интегрируя информацию из разных источников. Именно эту задачу решает новая разработка Google — модель Gemini Embedding. Что это значит для практики? Давайте разберёмся, как разные компании уже сейчас используют Gemini Embedding, и почему именно эта модель становится движущей силой «контекстной инженерии»...

Google перевёл Gemini Embedding 2 из превью в GA. Теперь текст, картинки, видео и аудио живут в одном векторном пространстве — и это можно использовать в продакшене. Google перевёл Gemini Embedding 2 из публичного превью в general availability. Если вы не следите за embedding-моделями — сейчас объясню, почему это событие стоит внимания. Gemini Embedding 2 — это первая нативно мультимодальная embedding-модель от Google. Она превращает в векторы не только текст, но и картинки, видео, аудио и PDF-документы...

Эмбеддинги (embeddings) — это представление данных в числовом формате для работы с моделями машинного обучения, особенно с текстом, изображениями или другими сложными структурами данных. В этой статье мы разберем, что такое эмбеддинги, как они работают и почему они так важны. Компьютеры понимают только числа, поэтому для анализа текста или изображений их необходимо преобразовать в числовую форму. В случае текста каждое слово, предложение или даже целый документ можно представить как вектор (список чисел)...