RAG Lab — Vektor Qidiruv

15-dars · 10–11-sinflar · Chunking · Embedding · Kosinus · Top-K

❓ So'rov — ms

📚 Indekslangan parchalar 0

PARCHALAR
0
LUG'AT
0
ENG YAXSHI COS
—

⚙️ Indekslash parametrlari

1-sinov: 40 qo'ying, savol bering, top-1 ni yozing. Keyin 400 — solishtiring.

📄 Bilimlar bazasi

Bu maktabning ichki qoidalari — model ularni o'qishdan bilmaydi.

🧮 Ball qanday hisoblanadi

cos(A,B) = (A·B) / (|A|×|B|)
Vektorlar normalizatsiya qilingan, shuning uchun kosinus = skalyar ko'paytma.
⚠️ Bu yerda soddalashtirilgan leksik embedding (TF-IDF) ishlatiladi, neyron emas — stend internetsiz ishlaydi. Chunking, kosinus va top-K mexanikasi real tizimdagidek.