<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>#ПоискИнформации on Главная</title>
    <link>https://yakinin.com/ru/tags/%23%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8/</link>
    <description>Recent content in #ПоискИнформации on Главная</description>
    <generator>Hugo -- 0.148.2</generator>
    <language>ru</language>
    <lastBuildDate>Wed, 13 Aug 2025 15:52:57 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://yakinin.com/ru/tags/%23%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Векторный поиск достигает своих пределов. Что дальше?</title>
      <link>https://yakinin.com/ru/posts/20250813-vector-search-limitations-what-comes-next/</link>
      <pubDate>Wed, 13 Aug 2025 15:52:57 +0000</pubDate>
      <guid>https://yakinin.com/ru/posts/20250813-vector-search-limitations-what-comes-next/</guid>
      <description>&lt;p&gt;Векторные базы данных стали ключевым компонентом современного ИИ, особенно для реализации генерации с дополненной выборкой (RAG) через поиск по сходству. Однако по мере создания более сложных приложений становятся очевидными ограничения использования исключительно векторных представлений.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;С моей точки зрения, основная проблема заключается в том, что продвинутые системы ИИ должны понимать больше, чем просто семантическое сходство. Им необходимо более глубокое понимание данных, включающее структурированные атрибуты, текстовую точность и взаимосвязи внутри и между различными модальностями, такими как текст, изображения и видео. Опора только на базовый векторный поиск создает значительные слепые зоны.&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
