Пост😸 Филимон с новостями из мира эмбеддингов

😸 Филимон с новостями из мира эмбеддингов А вы знали, что Gemini Embedding 2 - это уже не просто вектора для поиска? Модель начинает понимать разные типы данных в одном смысловом пространстве. 🧠 Что изменилось Раньше текст и картинка жили в разных пайплайнах. Теперь текст, изображения, аудио, видео и документы можно кодировать в совместимые embeddings. 🔹 Запрос красный спортивный автомобиль и фото Ferrari могут оказаться рядом 🔹 Можно искать текст по картинке и картинку по тексту 🔹 Поиск начинает работать по смыслу, а не только по формату 📦 Где это полезно 🔹 Поддержка: скриншот ошибки -> статья с решением 🔹 E-commerce: фото товара -> похожие позиции 🔹 Документы: текст, схемы и таблицы -> в одном поиске 🔹 Медиаархивы: поиск по содержанию, а не только по названию файла ⚙️ Почему это важно Разработчикам больше не нужно городить отдельные пайплайны под каждый формат. Меньше зоопарка моделей, проще индекс, понятнее логика поиска. ⚠️ Важный нюанс Это не магия из коробки: качество всё равно зависит от данных и от того, как собран поиск. 😏 Вывод от Филимона Если раньше ты искал похожее, то теперь начинаешь искать смысл. 😸 Филимон пошёл переиндексировать всё, что плохо лежит