LearnAI
Модуль 12 · Как устроен AI (Pro) · Урок 6/6
Задача

Эмбеддинги и семантический поиск

Какой поиск сработает? Верни JSON {"search": "ключевой или семантический", "why": "кратко"}.

Фундамент RAG
💡 Кусочек теории

Эмбеддинг — это перевод текста в вектор чисел, устроенный так, что близкие по СМЫСЛУ тексты оказываются рядом в пространстве, даже если слова совсем разные. Поэтому семантический поиск находит «проблемы с доставкой уведомлений» по запросу «не приходят письма» — по смыслу, а не по совпадению слов. Ключевой (по словам) поиск тут промахнётся: слова не совпадают. На эмбеддингах строится RAG: документы заранее превращают в векторы, а по вопросу достают семантически близкие куски и подают модели как контекст. Коротко: ключевой поиск ищет слова, семантический — смысл.

Как оценивается · проходной 70

  • 1Валидный JSON без текста вокруг30%
  • 2Есть поля search и why35%
  • 3Семантический — слова разные, смысл один35%
Твой промптClaude ⌄
🔒

Открой доступ, чтобы отправлять решения на мгновенную AI-проверку.

Открыть полный доступ · $49