ემბედინგები: ხელოვნური ინტელექტის მრავალფუნქციური ინსტრუმენტი სემანტიკური ძიებისთვის
ეს სტატია განმარტავს „ემბედინგების“ კონცეფციას – ინფორმაციის (ტექსტი, სურათი, აუდიო) რიცხვით წარმოდგენას, რომელიც მის სემანტიკურ მნიშვნელობას იჭერს. განხილულია ემბედინგების ძირითადი გამოყენება ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციებში, როგორიცაა საძიებო სისტემები, რეკომენდაციის სისტემები და ჩატბოტები, რაც შესაძლებელს ხდის სემანტიკური მსგავსების შეფასებას. სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ შეიძლება ემბედინგების გენერირება ღია კოდის ინსტრუმენტების, მაგალითად, Sentence Transformers ბიბლიოთეკისა და Hugging
RTEB: ახალი ბენჩმარკი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მოძიების ხარისხის საიმედო შეფასებისთვის
ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების მუშაობა, როგორიცაა RAG და რეკომენდაციის სისტემები, მნიშვნელოვნად შეზღუდულია ძიებისა და მოძიების ხარისხით. დეველოპერებისთვის პრობლემას წარმოადგენს ემბედინგის მოდელების მოძიების ხარისხის ზუსტი გაზომვა, რადგან არსებული ბენჩმარკები ხშირად აჩვენებენ „განზოგადების ხარვეზს“ და არ შეესაბამებიან რეალურ საწარმოო გამოყენების შემთხვევებს. ამ გამოწვევების გადასაჭრელად შეიქმნა RTEB – ახალი, საიმედო ბენჩმარკი, რომელიც ზომავს მოძიების სიზუსტეს. ის იყენებს ჰიბრიდულ სტრატეგიას (ღ