Для тех, кому не хватает технического контента в этом телеграм-канале, вчера опубликовал свой новый выпуск подкаста Podlodka, где мы подробно разобрали векторные базы – ту самую технологию, которая постепенно вытесняет привычный текстовый поиск и лежит в основе современных AI-систем. В гостях – Андрей Васнецов, основатель open-source проекта Qdrant, чей стартап успешно развивается в Германии и привлекает инвестиции и внимание всего разработческого мира.
Моя цель на выпуск была максимально понятным человеческим языком объяснить, что из себя представляет векторный поиск: зачем он вообще нужен, чем отличается от обычного, как модели находят «похожие смыслы» за миллисекунды, какие подводные камни встречаются и где технология пока буксует?
Признаюсь, даже при наличии тщательной подготовки многие вещи понял до конца только во время записи – особенно после примеров с котиками, RGB-цветами и аналогии про поиск по смыслу, а не совпадению. Получился живой и доступный выпуск – без перегруза терминами, но с достаточной глубиной.
Залетайте, если давно хотели узнать, почему весь мир вдруг заговорил о векторных базах и как они на самом деле работают.
