В настоящее время эмбеддинги становятся все более востребованным инструментом в различных отраслях — от поисковых систем до рекомендательных сервисов и аналитики данных. Их способность представлять сложные данные, такие как текст, изображения или аудио, в виде компактных числовых векторов открывает новые горизонты для автоматизации и оптимизации процессов.

Эмбеддинги позволяют не только улучшить качество поиска и персонализации, но и решать задачи, которые раньше казались слишком сложными: от анализа неструктурированных данных до одновременной работы с различными типами контента.

На воркшопе мы рассмотрим различные виды эмбеддингов и применим их для построения векторного поиска и простой системы рекомендаций.

Классификация эмбеддингов(Текстовые, Звуковые, Изображения, Составные эмбеддинги)

Операции с эмбеддингами:
Суммирование и кластеризация для выявления групп и схожести данных.

Эмбеддинге в поиске:
Делаем векторный поиск на коленке на базе Qdrant

Рекомендательные системы:
Векторная рекомендательная система за 5 минут

Основной посыл:
Эмбеддинги — мощный инструмент для структурирования и анализа данных, который трансформирует подход к поиску, рекомендациям и обработке информации.