В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, pgvector, Redis, pgvectorscale, LanceDB, ClickHouse, Vespa, Marqo, ElasticSearch.
Если вы запутались в разнообразии векторных баз данных или хочется верхнеуровнево понимать как они устроены, чем отличаются и для чего вообще нужны, то эта статья будет очень полезна. Мы пошагово соберем все ожидания от векторных БД, посмотрим бенчмарки, а затем попробуем собрать все воедино.
Все считают 5-ю версию лучше, выше, сильнее. Но есть ли разница для обычного пользователя, который...
Даже если вы избегали ChatGPT и его многочисленных аналогов, то наверняка сталкивались с обработкой...
Почему ИИ-агенты в реальных задачах за пределами академических экспериментов до сих пор часто...
Всем привет. Сегодня хочу затронуть важную и интересную тему объясняемых нейросетей (XAI). «Почему...
Привет, Хабр. Меня зовут Никита Драгунов, я из команды «Интерпретируемый ИИ» лаборатории...
Помните старую поговорку про семь раз отмерь? В мире AI-кодинга она обрела новый смысл. Сегодня...