Команда ClickHouse добавила в систему набор AI-функций, которые позволяют обращаться к большим языковым моделям и работать с эмбеддингами прямо из SQL-запросов. Теперь задачи вроде классификации текста, извлечения данных и построения RAG-сценариев можно выполнять на уровне самой аналитической базы, без отдельного конвейера обработки. Разбираемся, какие возможности появились и как они устроены. Узнать, как ClickHouse работает с LLM
3 сентября в 18:00 встречаемся на новом AI Meetup 43;Tech. Без магии и абстрактных прогнозов поговорим про кейсы, архитектуру, метрики и опыт работы с AI в production. В программе: ✔️ Как вырастить мультиагентную платформу внутри компании ✔️ Какие NLP-подходы (LoRA, RAG, DSL) действительно выжили в production и дали измеримый результат ✔️ Почему в эпоху генеративного ИИ ценность смещается от кода к качеству спецификации Митап пройдёт в гибридном формате: приходите к нам в офис…
Вышел Sentence Transformers 6.0. Главная фича релиза — новый класс MultiVectorEncoder, который добавляет нативную поддержку моделей с поздним взаимодействием (late Interaction) в стиле ColBERT. Раньше для работы с ними приходилось использовать отдельные библиотеки, а теперь чекпоинты от PyLate, Stanford NLP и colpali-engine загружаются через знакомый API Sentence Transformers. В отличие от классических плотных эмбеддингов, Late Interaction оценивает релевантность через оператор MaxSim…
В AI-маркетплейсе Selectel появился RAGFlow Virtual Machine — готовый облачный сервер, заточенный под глубокий анализ сложных документов (Deep Document Understanding). Решение подойдет компаниям, для которых актуален вопрос внедрения ИИ для работы с внутренними документами без потери качества.
