Google for Developers. Video tutvustab mitmekeelseid tekstivektoreid, mis saavad töötada lokaalselt ning toetada semantilist otsingut ja RAG-i ilma iga dokumenti majutatud API-sse saatmata. Eesti ettevõtetele on see tehniline täiendus artikli siseteadmiste otsingu mustrile: mitmekeelne otsing on kasulik ainult siis, kui see austab ka andmete asukohta, ligipääsuõigusi ja allika autoriteeti.
Embedding-mudelite edetabelid ja tootenimed vananevad kiiresti. Kasuta seda lühikese mõttemudelina mitmekeelse ja privaatse otsingu jaoks, seejärel testi praeguseid mudeleid enda eesti-, inglise- ja venekeelsete dokumentidega.
Saad aru, miks mitmekeelsed embedding-mudelid on olulised privaatse siseotsingu jaoks ja kus kohalik otsing võib vähendada andmete paljastamise riski.
Põhiline arusaam RAG-ist või semantilisest otsingust.
Jätka sama õpiteekonda järgmiste hoolikalt valitud kaasvideotega.
