
Podlodka #445 – Векторные базы
В этом выпуске разбираемся, что такое векторные б…
Podlodka Podcast · Егор Толстой, Стас Цыганов, Екатерина Петрова и Евгений Кателла
October 7, 20251h 19m
Audio is streamed directly from the publisher (dts.podtrac.com) as published in their RSS feed. Play Podcasts does not host this file. Rights-holders can request removal through the copyright & takedown page.
Show Notes
В этом выпуске разбираемся, что такое векторные базы данных – зачем они понадобились, если есть SQL и текстовый поиск, как устроены под капотом и в чём их ключевое отличие от привычных подходов. Объясняем простыми словами: как данные превращаются в векторы, как по ним происходит быстрый поиск и почему это вообще работает.
В гостях Андрей Васнецов – основатель Qdrant. Вместе обсуждаем, откуда пошёл хайп, что изменилось с приходом LLM, как на практике применяются векторные базы (не только в RAG), какие есть популярные движки и встроенные решения в Postgres и ClickHouse, а также с какими подводными камнями, ограничениями и компромиссами сталкиваются команды при работе.
Партнёр команды Podlodka — наши давние друзья @AvitoTech. Это команда с крутыми процессами, культурой здравого смысла и эксперимента. Узнать про их технологии, подходы и прокачку компетенций в командах можно по ссылкам:
Статья “Как DS-инженеры совершенствуют автогенерацию описаний и пополняют индекс объявлений Авито” https://clc.to/G1TJ5g
Статья “Как аналитики Авито с помощью ML помогают людям выбирать хорошие авто с пробегом” https://clc.to/TMFC5A
Реклама. ООО "Авито Тех”, ИНН 9710089440, erid:2SDnjdPnvxw
Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях!
Telegram-чат: https://t.me/podlodka
Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews
Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/
Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka
Ведущие в выпуске:
Андрей Смирнов, Егор Толстой
Полезные ссылки:
Интервью Осетинской
https://youtu.be/_GwPpxtMcNs
Андрей в подкасте TeamleadTalks
https://youtu.be/agYxjnc8mdU
Главная разработка Андрея
https://github.com/qdrant