Векторні бази даних у сучасних ШІ-чатах
Вантажиться...
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
НУБіП України
Анотація
Сучасні великі мовні моделі (LLM), що є ядром ШІ-чатів, мають два системних недоліки: статичність знань (обмежена датою тренування) та відсутність довготривалої пам'яті. Ця робота досліджує, як інтеграція векторних баз даних через архітектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG) вирішує ці проблеми. Результати дослідження показують кардинальне покращення: зниження рівня галюцинацій на 40% та досягнення точності 79.13% у медичному домені, скорочення часу обробки запиту до 5-7 мілісекунд за допомогою HNSW-індексування.
Опис
Ключові слова
векторні бази даних, Retrieval-Augmented Generation (RAG), великі мовні моделі (LLM), семантичний пошук, ШІ-чати, косинусна подібність, vector databases, large language models, semantic search, AI chatbots, cosine similarity
Бібліографічний опис
Гордій Я. Векторні бази даних у сучасних ШІ-чатах // Глобальні та регіональні проблеми інформатизації в суспільстві і природокористуванні : матеріали XIІІ Міжнародної науково-практичної конференції (м. Київ, 13–14 листопада 2025 року). - К. : НУБіП України, 2025. - С. 97-101.