Яндекс внедрил векторный поиск для повышения точности рекомендаций, что может увеличить доходы от корпоративных клиентов.
Почему это важно: Технологические инновации могут повысить конкурентоспособность и доходы компании.
Источники (1)
Опубликовано 15 Июль 2025 г., 06:35 (МСК) в
Forbes Russia
Текст воспроизведён копированием из источника.
«Яндекс» внедрил векторный поиск для повышения точности рекомендаций
Подразделение «Яндекса» для корпоративных пользователей Yandex B2B Tech встроило в систему управления базами данных (СУБД) YDB векторный поиск. В «Яндексе» считают, что он пригодится в первую очередь компаниям, которые развивают продукты на базе искусственного интеллекта (ИИ). Например, он позволит повысить точность рекомендаций товаров или качество ответов ИИ-ассистента.
«Вектор в базе данных — это набор чисел, который помогает описать понятным для компьютера способом какой-то объект, не только текст, но и картинку или товар. Например, текст «кот» может превратиться в вектор: [0.8, -1.2, 3.1]. Когда пользователь запрашивает в поисковой системе что-то похожее, его запрос тоже превращают в набор чисел. База сравнивает этот список с теми, которые у нее уже есть, и находит самые похожие. Векторный поиск умеет искать не по ключевым словам, а по смыслу», — пояснили в «Яндексе». Такой подход дает возможность устанавливать неочевидные связи между объектами и искать по разнородным данным — текстам, картинкам, видеороликам и аудиофайлам, добавили в компании.
Возможный объем рынок векторного поиска в России в этом году «Яндекс» оценил в 4,2 млрд рублей. Другие российские компании также экспериментируют с технологией. Эксперты говорят, что рынок векторного поиска в России пока только формируется.
Подробности на сайте
📸: Фото Виктории Вотоновской / ТАСС