MUVERA
MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings) — это алгоритм многовекторного поиска, представленный Google Research в июне 2025 года для обработки сложных многовекторных запросов с высокой скоростью и точностью благодаря раздельному встраиванию слов из запроса и использованию одномерного поиска с максимальным скалярным произведением (MIPS).
Navboost
Navboost — важная система ранжирования Google, которая уточняет результаты поиска на основе навигационных взаимодействий пользователей
NLP
NLP (обработка естественного языка) – это технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность интерпретировать, обрабатывать и понимать человеческий язык.
NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) — библиотека для обработки естественного языка (NLP) на языке программирования Python.
OOV
OOV (Out-of-Vocabulary) – это термин, используемый в обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении (ML) для обозначения слов, которые отсутствуют в словаре (вокабуляре) модели.
Open Knowledge Format (OKF)
Open Knowledge Format (сокр. OKF) — открытая спецификация для структурированного представления знаний, предназначенная для использования как людьми, так и системами искусственного интеллекта. OKF представляет знания в виде каталога текстовых файлов в формате Markdown с YAML-заголовком в начале файла.
PAA
Последовательные запросы (PAA) – это последовательность поисковых запросов, которые пользователь выполняет в течение одной сессии, чтобы уточнить или расширить свой поиск. Они представляют собой путь пользователя от первоначального запроса до конечной информационной цели.
Query Fan-out
Query Fan-out — это метод «разветвления запросов», когда одновременно выполняется несколько связанных поисковых запросов по подтемам и различным источникам данных, а затем результаты объединяются для предоставления простого и понятного ответа.
RAG
RAG (Retrieval Augmented Generation) – поисковая дополненная генерация, ипользующая дополнительную базу данных как дополнение к большой языковой модели (LLM) для повышения точности ответов, устранения галлюцинаций и увеличения производительности.
RL-агент
ИИ-агент с подкреплением (RL — Reinforcement Learning) — это программа (агент), которая учится принимать решения, взаимодействуя со средой и получая от нее награды (положительные) или штрафы (отрицательные) за свои действия
