Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

Yandex B2B Tech представила технологию векторного поиска для бизнеса — она ускорит развитие продуктов на базе ИИ

🇷🇺 2 мин
Иллюстрация предоставлена пресс-службой Яндекса

Yandex B2B Tech выпустила новую версию системы управления базами данных YDB. В ней появился векторный поиск — технология, которая умеет искать не по ключевым словам, а по смыслу. Она в первую очередь пригодится компаниям, которые развивают продукты на базе искусственного интеллекта. Например, с её помощью можно повысить точность рекомендаций товаров или качество ответов ИИ-ассистента. Технология доступна как в облаке, так и локально — по модели on-premises.

Векторная технология предусматривает представление данных, по которым ведётся поиск, в виде числовых векторов, или эмбеддингов. Сравнивая векторы, можно определить семантическую близость соответствующих им объектов. Такой подход даёт целый ряд преимуществ: от возможности устанавливать неочевидные связи между объектами и искать по разнородным данным — скажем, текстам, картинкам, видеороликам и аудиофайлам — до устойчивости к ошибкам и опечаткам.

«Сейчас ИИ-ассистентов внедряют у себя компании практически из всех отраслей. 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 её в ответы LLM. Это означает, что ассистент будет давать более полные, релевантные и актуальные ответы без какого-либо дообучения большой языковой модели», — говорит Андрей Фомичев, технический директор YDB.

Технологию векторного поиска уже использует AI-ассистент Алиса. Те, у кого есть опция «Про», могут попросить её учитывать при составлении ответов свои предпочтения и интересы. Опираясь на них, Алиса подстраивается под пользователя и ведёт диалог в персонализированной манере — почти как живой собеседник.

В YDB доступны две версии векторного поиска: точный и приближённый. Точный поиск обеспечивает наилучший результат, но требует сложных вычислений, если данных много. Приближённый поиск позволяет искать по миллиардам векторов за десятки-сотни миллисекунд — даже если корпус векторов не помещается в оперативную память. Такую возможность в мире предоставляют лишь несколько компаний.

YDB развивает векторный поиск при поддержке созданного Яндексом Фонда технологических инициатив — YATF. Он вкладывается в новаторские проекты внутри компании — такие, которые способны продвинуть вперёд науку и технологии. В 2025 году на это выделено 330 млн руб. Подробнее об устройстве векторного поиска можно прочитать в блоге Яндекса на «Хабре».