Семантичний пошук з AI за допомогою JavaScript

Якщо ви займаєтеся веброзробкою у 2024 році, чи лише вивчаєте її, то вам вже пора додавати у своє резюме навички використання ШІ для вирішення типових прикладних задач у вебі.
У цьому практичному гайді розберемося з принципами роботи семантичного пошуку та напишемо максимально просту імплементацію на 69 рядків коду у JavaScript. Це зовсім нескладно і значно простіше ніж здається.
Таймстемпи:
0:00 - Вступ: Роль AI у веб-розробці
0:42 - Теорія семантичного пошуку
4:32 - Починаємо писати код для семантичного пошуку
9:24 - Функція створення векторного сховища
18:05 - Запускаємо код, шукаємо дрон
20:05 - Шукаємо іншою мовою та робимо різні запити
22:10 - Висновки та перспективи використання AI у веб-розробці
Репозиторій з кодом: github.com/programmingmentor/...
Відео про запуск моделей AI локально • Робота з локальними мо...
Тут плагін для LM Studio, який дозволяє запускати API для vector embeddings: github.com/BBC-Esq/ChromaDB-P...
Якщо хочете зі мною вивчити JavaScript та TypeScript, то запрошую до мого джедайського курсу sj42.programmingmentor.com/
#AI #WebDevelopment #SemanticSearch #OpenAI #langchain

[@andriyleliv4608]

Дякую за контент, кул!

[@user-sv3cy6cx1l]

Сильно і дуже крутий живий приклад. Дякую

[@serhiilytvyn8753]

Супер відео! Цікаве і корисне. Навіть захотілось протестити на своємо проекті з локальною LLM. Красно дякую💛💙

[@RomanRoman-bh8wu]

Дякую за цікаве відео. У попередньому коментарі я помітив, що анонсували відео про пошук товарів у магазинах. Дуже цікаво розібратися, як працює такий ресурс, наприклад, як hotline.

[@ilgul9177]

Поставив вподобайку, підписався і чекаю на більш круту штуку.

[@galapalan2624]

Меджік🤩😁

[@IriskaYe]

дуже круто! дякую за видео. Цікаво як робиться пошук по магазинам. З нетерпінням чекаю анансоване відео)

[@oleksiipetrenko3824]

Дуже цікаве відео, дякую.

[@irinabraslavets452]

Дякую, цікаво. :)

[@userbilas]

дякую, круто!

[@serhiypop9314]

круто🦾

[@ValentinLohonya]

Лекция - из категории тех, которые свидетельствуют о недостатках нейросетей. Если от вектора "король" отнять вектор "мужчина", то полученный в итоге вектор "королева" будет неадекватным результатом. К сожалению, лектор позиционирует это как правильный ответ. Но давайте подумаем: мы от концепта "короля" отнимаем концепт гендерной принадлежности. Что должно получиться? Любой думающий агент (т.е. понимающий концепт этого термина, а не тупо обрабатывающий его по "натренированным" шаблонам) ответит вам, что в результате должен быть вектор "королевская власть" (или что-то из аналогичной категории абстракций). Но никак не альтернативный гендер. В этой ошибке - вся суть недостатка нейросетей. Которые на самом деле не тренированные, а дрессированные. В остальном лекция неплохая (entry-level LLM + JS-для-чайников). Но нужно понимать, что хайп вокруг нейросетей создал неверные представления о сути того, что они делают на самом деле.