Перейти к содержимому
IMOEX 2216.92 1.2%

#retrieval

·Технологии·28 июля 2026 г.

Как я ужал русский эмбеддер до 24 млн параметров — и чуть не испортил его одной цифрой

TL;DR. У меня локальный RAG на AMD Strix Halo. Памяти там достаточно, но вычислительно всё упирается в один iGPU: его делят эмбеддер, реранкер и периодическая переиндексация, а в одноузловой конфигурации туда же встаёт генеративная LLM. Поэтому мне понадобился не самый точный retriever вообще, а максимально лёгкий русский retriever, который быстрее завершает первую стадию поиска на том же GPU. Насколько это больно, я в итоге померил на живом узле. На синтетической индексирующей нагрузке полной т

·Технологии·28 июля 2026 г.

От ANN к честному KNN на GPU: как мы пересобрали отбор кандидатов в рекомендациях Ozon

Привет! Мы команда рекомендательной системы Ozon, и сегодня мы хотим рассказать о нашем пути от приближённого поиска соседей (ANN) к точному KNN на GPU. Этот материал для тех, кто работает с рекомендациями, поиском или большими векторными пространствами и задумывается о том, можно ли выжать максимум из железа, не жертвуя качеством. В индустрии уже есть примеры, когда команды рекомендаций уходят от готовых ANN-индексов к более специализированным GPU-решениям скоринга. Мы же опишем, как это выгляд