Yandex B2B Tech объединила полнотекстовый и векторный поиск в одном запросе

Yandex B2B Tech объединила полнотекстовый и векторный поиск в одном запросе

Yandex B2B Tech объединила полнотекстовый и векторный поиск в одном запросе

Найти точный номер документа и одновременно разобраться, что пользователь имел в виду, — теперь обе задачи можно решать в YDB. Yandex B2B Tech добавила в базу данных гибридный поиск, объединяющий полнотекстовый и векторный подходы.

Как объясняют разработчики в блоге YDB, два вида поиска дополняют друг друга.

Например, в запросе о выплате по страховке номер полиса нужно найти точно, а описание страхового случая — сопоставить по смыслу, даже если в документах использованы другие формулировки.

Полнотекстовый поиск отвечает за слова, названия и коды, векторный — за смысловую близость. YDB объединяет результаты и ранжирует их внутри одного SQL-запроса.

Практический бонус для компаний: данные остаются в одной базе. Для такого сценария не нужно отдельно поддерживать поисковый движок и векторную базу, а затем следить, чтобы информация между ними не разъехалась. Индексы обновляются вместе с данными в рамках одной транзакции.

Технология рассчитана на чат-ботов, рекомендательные сервисы и ИИ-ассистентов, которым мало простого совпадения слов. Особенно когда приходится искать по технической информации, где точный код детали и человеческое описание проблемы одинаково важны.

Гибридный поиск доступен в корпоративной версии YDB 26.3 для развёртывания на собственной инфраструктуре и в облачном Managed Service for YDB.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru