Инженерный взгляд на RAG: сравнение векторных баз и алгоритмов

Векторные базы данных, алгоритмы поиска ближайших соседей (ANN), квантование эмбеддингов и выбор оптимального Vector Store для RAG — всё это вы узнаете в докладе Станислава Феоктистова, LLM-инженера команды AIRnD! 💡🤖 🔥 Освоить AI-driven подход на ближайшем интенсиве -
В этом подробном видеоразборе вы погрузитесь в ключевые аспекты работы с векторными базами данных для Retrieval-Augmented Generation (RAG) — одной из самых востребованных технологий в современных LLM-проектах. Станислав делится практическим опытом и систематизирует знания, которые помогут инженерам и разработчикам не потеряться в мире Vector Store и выбрать оптимальное решение для своих задач. 🔎 Основные понятия и технологии — Простое объяснение терминов: embedding, chunk, векторная база, алгоритмы ANN (Approximate Nearest Neighbor), квантование (scalar и product quantization) — Как устроен pipeline загрузки данных: чанкование, векторизация, хранение эмбеддингов — Для чего нужно квантование эмбеддингов и как оно экономит ресурсы ⚡️ Алгоритмы и архитектуры поиска — Глубокий разбор HNSW (Hierarchical Navigable Small World), IVF (Inverted File Index), ANNOY — Плюсы и минусы разных алгоритмов: скорость, точность, поддержка фильтрации по метаданным, пакетный поиск — Визуализации product quantization: как ускорить поиск и сократить объём памяти 🗃️ Сравнение популярных Vector Store — Подробный разбор Chroma, Qdrant, Milvus, Pinecone, Weaviate — Архитектурные особенности: масштабирование, фильтрация, квантование, сложность развертывания — Когда использовать open-source решения, а когда — облачные сервисы 🛠️ Практические кейсы и советы — Как выбрать Vector Store под задачи стартапа, крупного каталога или статического архива — Trade-off между простотой, гибкостью фильтрации, масштабируемостью и DevOps-экспертизой — Советы по архитектуре RAG: распределённость, шардирование, репликация 📚 Полезные материалы — Авторский сайт с конспектами, дополнительными ресурсами и подробным разбором всех тем доклада — Где найти ещё больше информации для глубокого погружения Видео особенно полезно для инженеров, архитекторов и всех, кто внедряет или масштабирует LLM-решения с использованием RAG и векторных хранилищ. Узнайте, как избежать типовых ошибок и подобрать оптимальный стек под свои задачи! 💬 Какой Vector Store вы используете в своих проектах? С какими трудностями сталкивались при выборе или внедрении? Поделитесь опытом и вопросами в комментариях! ⏰ Таймкоды: 00:00 — Введение, знакомство с автором и мотивация доклада 00:33 — Почему сложно выбрать векторную базу: проблемы ресурсов и системного понимания 01:16 — Roadmap: что будет разобрано в докладе 01:47 — Кратко о RAG: зачем нужен retrieval, отличие от классического LLM 02:13 — Терминология: embedding, chunk, Vector Store, ANN, квантование 04:04 — Как данные попадают в Vector Store: pipeline чанкования и векторизации 04:06 — Зачем нужно квантование эмбеддингов, основные виды (scalar и product quantization) 06:04 — Принцип работы product quantization, кластеризация сегментов 08:05 — Как product quantization ускоряет поиск и экономит память 09:34 — Распределённость векторных баз: шардирование vs репликация 10:40 — Алгоритмы ANN: зачем нужны, trade-off между скоростью и точностью 12:14 — HNSW: устройство многослойного графа, плюсы и ограничения 15:46 — IVF: кластерная структура, поддержка фильтрации и пакетного поиска 22:59 — ANNOY: древовидная структура, особенности и ограничения 26:08 — Сравнение популярных векторных баз данных: Chroma, Qdrant, Milvus, Pinecone, Weaviate 33:29 — Практические кейсы: выбор Vector Store для разных типов организаций 37:01 — Полезные материалы: авторский сайт с конспектами и ресурсами 38:05 — Заключение, приглашение к обратной связи 📲 Больше полезных материалов, анонсы новых видео и обсуждения практик внедрения LLM — в нашем Telegram-канале:
📩 Хотите внедрить LLM-решения или проконсультироваться по архитектуре RAG? Пишите:
Материалы с наших докладов доступны по ссылке:
#RAG #VectorStore #LLM #ANN #Qdrant #Milvus #Pinecone #AI