#rag

Google выпустил два экспериментальных приложения Foresight и Gallery на базе открытой модели EmbeddingGemma 2, которые выполняют семантический поиск и конспектирование полностью на устройстве без облака.

Новая открытая 308-миллионная модель от Google DeepMind для генерации эмбеддингов, оптимизированная для работы на мобильных устройствах и без интернета.

Docling — инструмент с MIT-лицензией, который конвертирует PDF, Office, HTML, изображения и аудио в структурированные данные с сохранением таблиц, формул, порядка чтения и OCR.

Rust-библиотека с Python-обёрткой для сжатого векторного поиска, дающая 8× экономию RAM и 3.4× ускорение поиска по сравнению с FAISS.

Высокоточный инструмент с открытым кодом, преобразующий PDF, DOCX, PPTX, XLSX и изображения в структурированный Markdown/JSON с помощью VLM+OCR-движка.

Краткая инструкция по быстрому клонированию репозитория microsoft/generative-ai-for-beginners без переводов и подробное описание 21-урочного курса по созданию приложений на базе генеративного ИИ.

Бесплатный open-source курс из 6 модулей по созданию production-ready agentic RAG и LLM-системы для взаимодействия с личной базой знаний.

ZeroEntropy разрабатывает лёгкие, быстрые и точные rerankers, embeddings и кастомные модели, заменяющие generalist-решения в production AI-системах.