Кейс 1. Semantic search на векторах вручную (pure PHP)

Идея Показать, что semantic search – это не «нейросеть», а обычная математика.

Сценарий У нас есть: – несколько документов – для каждого документа заранее задан embedding (маленькие векторы, например по 5–10 чисел) – текстовый запрос, которому мы тоже даем embedding

(embeddings можно «захардкодить» – это нормально для учебного кейса)

Что делаем – реализуем cosine similarity на PHP – считаем близость запроса ко всем документам – сортируем и выводим топ-N

Ключевой эффект Читатель впервые видит, что «поиск по смыслу» – это буквально цикл + формула.

Этот кейс отлично снимает страх перед embeddings.

Last updated