Yandex B2B Tech представила обновление базы данных YDB с поддержкой векторного поиска — технологии, которая понимает смысл запросов, а не просто ищет по ключевым словам. Это решение поможет бизнесу улучшить ИИ-продукты: от умных рекомендаций до голосовых ассистентов.
Yandex B2B Tech представила обновленную версию системы управления базами данных YDB с поддержкой векторного поиска — технологии, которая ищет не по ключевым словам, а по смыслу. Это особенно полезно для компаний, разрабатывающих продукты на основе ИИ: например, для улучшения рекомендаций товаров или качества ответов AI-ассистентов. Технология доступна как в облаке, так и для локального развертывания (on-premises).
Векторный поиск преобразует данные в числовые векторы (эмбеддинги), что позволяет находить семантические связи между объектами. Такой подход дает преимущества: поиск по разным типам данных (текстам, изображениям, видео, аудио), устойчивость к опечаткам и возможность находить неочевидные связи.
Эту технологию уже использует AI-ассистент Алиса. В версии «Про» она учитывает предпочтения пользователя, персонализируя ответы и делая диалог более естественным.
«Наша технология позволяет создавать ассистентов на архитектуре RAG (Retrieval-Augmented Generation) — когда ответ большой языковой модели дополняется данными из баз знаний. В таких базах может содержаться, например, документация к продукту или ответы поддержки. Векторный поиск позволяет находить в базах необходимую информацию и добавлять ее в ответы LLM. Это означает, что ассистент будет давать более полные, релевантные и актуальные ответы без какого-либо дообучения большой языковой модели».
Андрей Фомичев, технический директор YDB
YDB предлагает два типа векторного поиска: точный (дает идеальный результат, но требует больших вычислений) и приближенный (работает с миллиардами векторов за миллисекунды, даже если данные не помещаются в оперативную память). Подобные возможности есть лишь у немногих компаний в мире.