2026-05-01

Повышаем точность Microsoft Copilot с помощью методов, выходящих за рамки векторного поиска

В этом выпуске объясняется, что векторный поиск сам по себе не является полной или надёжной стратегией для создания точных систем ИИ, таких как Copilot. Многие организации полагаются на эмбеддинги и векторные базы данных для поиска информации, однако такой подход часто приводит к непоследовательным или вводящим в заблуждение результатам. Основная проблема в том, что векторный поиск находит contenu, математически похожий на запрос, но не обязательно правильный или релевантный в деловом контексте. В результате система выдаёт ответы, которые выглядят верными, но таковыми не являются, что ведёт к галлюцинациям и снижению доверия к результатам ИИ. В выпуске подчёркивается, что настоящая проблема заключается не в самой языковой модели, а в том, как извлекается информация: даже самый продвинутый ИИ даст плохие ответы, если получит неверные или некачественные данные. Чтобы повысить точность, в выпуске рекомендуется перейти от чистого векторного поиска к ...

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

Improve Microsoft Copilot Accuracy Beyond Vector Search (English)