Embeddings & Vector Stores от Google

Данный технический документ всесторонне рассматривает эмбеддинги и векторные хранилища, ключевые технологии в современной обработке данных и машинном обучении. Он объясняет, как эмбеддинги преобразуют различные типы данных в унифицированные векторные представления, что позволяет эффективно обрабатывать и сравнивать информацию. В документе подробно описаны различные типы эмбеддингов, включая текстовые, графические, а также эмбеддинги структурированных и мультимодальных данных, наряду с методами их обучения и оценки качества. Особое внимание уделяется векторному поиску и алгоритмам приблизительного поиска ближайших соседей (ANN), необходимым для быстрого извлечения релевантной информации из больших объемов данных. Наконец, в документе обсуждаются векторные базы данных, их операционные аспекты и многочисленные приложения эмбеддингов и векторных хранилищ, включая поисковые системы и генерацию ответов на вопросы с использованием извлеченных данных (RAG).