TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Decoding Human — Роман Пустовойт

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @decodinghuman · Post #1075 · 17 окт.

🔹 🔹 🔹 Потребители все чаще ждут от брендов не только товаров, но и смысла Но важно: ожидания зависят от категории. Исследование Edelman Trust Barometer показывает: бренд должен «улучшать мою жизнь» — но не любой, а только в рамках «своей» роли. Категории с наибольшим набором ожиданий: 🌀 Health & pharma — от них ждут всего: и знаний, и поддержки, и сообщества. 🌀 Tech — должны обучать, вдохновлять и помогать делать добро. 🌀 Food & beverage — отвечают за эмоции: «сделайте мне хорошо». Мы попросили прокомментировать это исследование Романа Пустовойта, директора по стратегии и сооснователя бренд-консалтингового агентства Human Code. Листайте карточки⬆️ #REview Подписаться на RE:source

Hashtags

Результаты

Найдено 2 похожих постов

Поиск: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025, 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025, 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid