- Опубликовано
Spring AI: retrieval augmented generation
- Автор

- Имя
- Новости нашего ИТ
- Telegram
Новости нашего ИТ12 подписчиков4804 постаДанный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Spring AI: retrieval augmented generation
#databases
Spring AI, который только недавно получил первую стабильную версию, уже предоставляет довольно много возможностей для работы с RAG (retrieval augmented generation). Благодаря этому подходу нейросеть перед тем, как дать ответ на запрос пользователя, выполнит поиск подходящей информации в векторном хранилище. Причём каждый документ хранится не в виде текста, а в виде массива чисел (т.н. «векторов»). Процесс преобразования различных документов в такой векторный формат выполняется опять же с помощью LLM и называется embedding («встраивание»). Хорошая новость заключается в том, что всё это можно легко сделать с помощью Spring AI.
Новости нашего ИТ
12 подписчиков
4804 поста
Данный канал является агрегатором технических статей нашего любимого ИТ, так что кто устал листать тысячи сайтов в поиске технических статей присоеденяйтесь к каналу и наслаждайтесь #it_news
Предыдущий пост
- Опубликовано
Сложности перехода к SRE
сложности перехода к SRE в Kubernetes и DevOps
Следующий пост
- Опубликовано
Кто такой цифровой двойник?
Что такое цифровой двойник, как он применяется в IT и какие выгоды дает
Из подборки #databases
- Опубликовано
OpenMedata в облаке: DataGovernance обзор Collate 1
OpenMedata в облаке Data Governance обзор Collate часть 1
- Опубликовано
Java PostgreSQL Query Cancellation Explained
Как отменить запрос PostgreSQL в Java?
- Опубликовано
Как написать линтер для SQL-миграций
Как написать линтер для SQL миграций
- Опубликовано
Как документировать разработку ERP-платформы. Часть 2
Как документировать ERP‑платформу часть 2 ADR Vision SRS
- Опубликовано
Почему SQLite наконец выглядит современно
Почему SQLite выглядит современно
- Опубликовано
Хотят многие, делают единицы: наш опыт автоматизации рутины пентеста
автоматизация рутины пентеста: опыт Positive Technologies, решения проблем с Masscan, Kerbrute, Impacket
Свежие посты
- Опубликовано
Kafka
+1
Удобная синхронизация настроек Kafka
Удобная синхронизация настроек Kafka в кластере
- Опубликовано
#java
+1
Spring Data 2025.1.2 и 2025.0.8 released
Spring Data 2025.1.2 и 2025.0.8: релиз и новые возможности
- Опубликовано
#devops
+1
How Ansible does the real work in hyperautomation
Как Ansible реализует реальную работу в гиперавтоматизации?
- Опубликовано
OpenMedata в облаке: DataGovernance обзор Collate 1
OpenMedata в облаке Data Governance обзор Collate часть 1
- Опубликовано
#docker
+1
Python без Python: как запускать код где угодно
как запускать Python код где угодно без установки
- Опубликовано
#docker
+1
Хакатон Норникеля: YOLO, 2 место
Хакатон Норникеля YOLO 2 место как выиграть
- Опубликовано
#devops
+1
Nginx с человеческим лицом: обзор Nginx Proxy Manager
обзор Nginx Proxy Manager для новичков DevOps
- Опубликовано
От поэзии к нейробиологии: проверка метафор любви
Научная проверка метафор любви в поэзии и нейробиологии