Giga-Embeddings, FAISS и семантический поиск

Всем привет, с вами Низамов Илья! Сегодня начинаем строить нашу классическую RAG систему с использованием локальной embedding модели от Сбера — Giga-Embeddings. В этом уроке мы рассмотрим, как работать с Giga-Embeddings и интегрировать их в процесс семантического поиска. Также познакомимся с векторной базой FAISS и на примерах разберемся, как эффективно выполнять семантический поиск с использованием embedding. В этом курсе мы используем различные LLM модели, такие как GigaChat и ChatGPT, а также рассмотрим, как работает LLM API и как можно применить embedding модели для решения реальных задач. В следующих уроках посмотрим как подготавливать базу, напишем свой ретривер с дополнительным ранжированием и в итоге создадим цепочку в которой совместим все, что мы узнали в этих уроках. #rag Вступайте в группы и сообщества: Сотрудничество и предложения: ►WhatsApp: +7 (917) 449-09-97