Векторный поиск умеет находить похожие документы, но без дополнительного контекста может вернуть не тот резуль…

🤖 Векторный поиск умеет находить похожие документы, но без дополнительного контекста может вернуть не тот результат: старую версию файла, документы другого отдела или неподходящую инструкцию. 🦾 На открытом уроке разберём, как настроить векторный поиск с учетом структуры данных и получать более точные ответы от LLM. Вы узнаете: — из чего состоит точка в Qdrant: вектор, payload и коллекция; — как загружать документы с метаданными и искать нужный контекст; — как использовать фильтры по отделу, типу документа и другим параметрам; — как меняется ответ модели при разном контексте. Урок будет полезен LLM-инженерам, бэкенд-разработчикам, инженерам данных и ML-специалистам, которые работают с базами знаний и RAG-системами. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «LLM-инженер». ➡️ 19 ноября в 18:00 МСК. Все участники получат скидку на обучение. Принять участие: https://clck.ru/3WiYgu Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 Java Job в Telegram | в VK | в Max