ТерминLate interaction
Late interaction: понятное определение и связь с retrieval pipeline, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →От вектора до измеримого результата
Векторный поиск и embeddings
Модели представлений, ANN‑индексы, hybrid search, reranking, мультимодальность и production‑эксплуатация. Реальные продукты, проекты, бизнес‑кейсы и обучение.
Production‑критерийRecall, P95 и TCO измеряются на вашем корпусе и запросах
1601+материалов и сравнений
79инструментов и моделей
58кейсов и схем
69курсов и программ
Карта знаний
От embeddings до production‑поиска
Разделы отделяют качество модели от параметров индекса, retrieval‑логики и эксплуатации системы.
01
Термины
Similarity, distance, dense и sparse retrieval.
Открыть раздел →02Embeddings
Модели, размерность, pooling, fine‑tuning и drift.
Открыть раздел →03Алгоритмы ANN
HNSW, IVF, PQ, ScaNN, DiskANN и exact search.
Открыть раздел →04Индексация
Bulk load, update, delete, фильтры, RAM и диск.
Открыть раздел →05Hybrid search
BM25, dense retrieval, fusion и reranking.
Открыть раздел →06Качество
Recall@K, nDCG, MRR, golden set и hard queries.
Открыть раздел →07Бенчмарки
P95, P99, QPS, concurrency, hardware и TCO.
Открыть раздел →08Production
HA, backup, reindex, monitoring и capacity planning.
Открыть раздел →09Безопасность
ACL‑aware retrieval, PII, tenancy и audit.
Открыть раздел →10Мультимодальность
Текст, изображения, аудио и cross‑modal search.
Открыть раздел →11Сценарии
Поиск, рекомендации, matching и дедупликация.
Открыть раздел →12Реализация
API, SDK, batching, caching, tracing и CI.
Открыть раздел →Популярные материалы
Все руководства →Практические разборы
ТерминТерминEmbedding normalization
Embedding normalization: понятное определение и связь с retrieval pipeline, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →ТерминPositive pair
Positive pair: понятное определение и связь с retrieval pipeline, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →ТерминLatency P95
Latency P95: понятное определение и связь с retrieval pipeline, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →Терминnlist
nlist: понятное определение и связь с retrieval pipeline, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →ТерминInverted index
Inverted index: понятное определение и связь с retrieval pipeline, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →ТерминReindexing
Reindexing: понятное определение и связь с retrieval pipeline, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →
Практическое руководствоКак выбрать размерность embeddings
Как выбрать размерность embeddings: выбор и эксплуатация embedding-модели, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →Практическое руководствоDistillation embedding-модели
Distillation embedding-модели: выбор и эксплуатация embedding-модели, практическая схема проверки, параметры, контрольные метрики и границы применения в production vector search.
Читать разбор →Реальные продукты
Базы, библиотеки и embedding‑модели
Vector DB, расширения SQL, поисковые движки, ANN‑библиотеки, API embeddings, rerankers и бенчмарки.
ИнструментОфициальный источник
Sentence Transformers
получение dense embeddings для текста, кода и документов
ИнструментОфициальный источник
FAISS
встраиваемый индекс, исследование алгоритмов и локальный поиск без серверной БД
ИнструментОфициальный источник
pgvector
добавление similarity search в существующую SQL-платформу
ИнструментОфициальный источник
Qdrant
production-поиск по миллионам и миллиардам embeddings с фильтрами и обновлениями
ИнструментОфициальный источник
MTEB
воспроизводимое сравнение embeddings, индексов и ranking pipeline
ИнструментОфициальный источник
OpenAI Embeddings
получение dense embeddings для текста, кода и документов
Данные для semantic search
Реальный corpus для embeddings и vector search
TenderDataHub поставляет API и исторические массивы тендеров, контрактов, организаций, продукции, цен, рисков и распознанных документов.
- поиск похожих тендеров и контрактов
- multilingual matching и дедупликация RFQ
- данные для SaaS, ML, рекомендаций и benchmark
Production‑опыт
Реальные кейсы и проектные схемы
Публичные внедрения ведут на первоисточники; редакционные сценарии явно отделены.
Dailymotion: Векторные рекомендации видео
РезультатКонтентные рекомендации на основе high-dimensional embeddings
Разобрать кейс →My AskAI: Самообучающиеся агенты поддержки
РезультатУправляемый retrieval для данных helpdesk и автоматической эскалации
Разобрать кейс →Sprinklr: Retrieval и reranking для AI-приложений
РезультатVector search как устойчивый слой AI-задач
Разобрать кейс →Tripadvisor: Персонализация путешествий
РезультатUser graph и vector retrieval для персональных рекомендаций
Разобрать кейс →Capacity planning
Оцените память HNSW до пилота
Калькулятор учитывает число векторов, размерность, тип данных, граф и эксплуатационный запас.
Обучение
Курсы по embeddings и vector search
ML, NLP, LLM, RAG, информационный поиск и построение AI‑сервисов — с оценкой тематической релевантности.
94VS /100
Нетология
AI-архитектор
Продвинутый · По актуальной программе
94VS /100
OTUS
Развертывание локальных моделей
Средний · По актуальной программе
87VS /100
ИТМО
Магистратура «Искусственный интеллект и поведенческая экономика»
Средний · По актуальной программе
87VS /100
ИТМО
Магистратура «Искусственный интеллект»
Средний · По актуальной программе
87VS /100
Stepik
ИИ-агенты и автоматизация с n8n
Средний · По актуальной программе
87VS /100
Stepik
Профессия ИИ-инженер: от LLM до сервиса с ИИ-агентом
Средний · По актуальной программе
Проверка до production
Не выбирайте vector DB только по чужому графику
Соберите golden set, exact baseline и репрезентативные фильтры; измерьте Recall@K, nDCG, P95, QPS, RAM и стоимость обновлений.