Привет, коллеги! Сегодня поговорим о трансформации поиска по библиотеке. Традиционный информационный поиск, даже в цифровых библиотеках и библиотечной информационной системе, часто уступает в релевантности, ведь он ориентирован на ключевые слова. Современные пользователи ждут интеллектуального поиска, способного понимать естественный язык (nlu) и выдавать результаты, соответствующие смыслу запроса. YandexGPT 2.0 и RuBERT – инструменты, меняющие парадигму.
Библиотечные ресурсы – это не просто коллекции текстов, это огромный пласт знаний. Анализ текста, автоматическое извлечение информации и поиск по содержанию – вот где искусственный интеллект (ai) играет ключевую роль. По данным аналитического агентства «Инфокульт» (2023г), 78% библиотек испытывают потребность в модернизации поисковых систем.
Проблема в том, что простые алгоритмы не учитывают контекст. Контекстный поиск, основанный на обучении языковых моделей и поиске по знаниям, – решение. Внедрение визтк, нацеленное на поиск по библиотеке, с использованием YandexGPT 2.0 и NER, открывает новые горизонты. =визтк – это перспективное направление. Пример: 23 сентября 2025г. модель YandexGPT показала эффективность в обработке текстов. (Источник: Статья в журнале «Наука и инновации»).
Ключевые сущности:
- YandexGPT 2.0: Генеративная языковая модель, возможности – генерация текста, понимание запросов. Ограничения – потребность в вычислительных ресурсах.
- RuBERT: Русскоязычная модель для анализа текста, преимущества – высокая точность в обработке русского языка.
- NER: Технология выявления именованных сущностей (персон, организаций, мест и т.д.).
Статистика: Улучшение релевантности поиска на 30-40% при внедрении NER + YandexGPT 2.0 (оценка экспертов).
Давайте разбираться, как все это работает на практике. Переходим к деталям!
Основы работы YandexGPT 2.0: возможности и ограничения
Итак, давайте углубимся в YandexGPT 2.0. Это не просто чат-бот, а мощный инструмент для анализа текста, способный генерировать осмысленные тексты, перефразировать, суммировать и отвечать на вопросы. Основа – трансформерная архитектура, обучение языковых моделей на огромном объеме данных. По данным Yandex Research (2024), модель прошла обучение на 300 миллиардах токенов, что обеспечивает высокое качество генерации.
Возможности: Генерация текстов различного формата (письма, статьи, резюме), понимание естественного языка (nlu), классификация текстов, автоматическое извлечение информации, перевод. По заявлениям разработчиков, точность ответов на вопросы достигает 85% в сложных предметных областях. На практике это значит, что YandexGPT 2.0 может находить ответы на вопросы, не ограничиваясь простым поиском по ключевым словам.
Ограничения: Несмотря на впечатляющие результаты, YandexGPT 2.0 не лишена недостатков. Генерация галлюцинаций (выдача ложной информации, выглядящей правдоподобно) – одна из главных проблем. Вероятность галлюцинаций составляет около 5-10% в сложных тематиках (оценка независимых экспертов). Также, модель требует значительных вычислительных ресурсов, что может усложнить внедрение в библиотечную информационную систему.
Типы задач, решаемых YandexGPT 2.0:
- Генерация текста: Создание описаний библиотечных ресурсов, ответов на запросы пользователей.
- Классификация: Определение тематики текста, выявление ключевых слов.
- Суммаризация: Создание краткого обзора текста.
- Извлечение информации: Выделение ключевых фактов из текста.
Сравнение с другими моделями:
| Модель | Точность (оценка) | Вычислительные ресурсы | Особенности |
|---|---|---|---|
| YandexGPT 2.0 | 85% | Высокие | Оптимизирована для русского языка |
| GPT-3.5 | 80% | Средние | Широкий спектр задач |
| RuBERT | 75% | Низкие | Специализирована на анализе текста |
Важно понимать, что YandexGPT 2.0 – это не панацея. Для достижения максимальной эффективности необходимо комбинировать ее с другими инструментами, такими как NER и RuBERT.
NER (Named Entity Recognition): выявление ключевых сущностей в библиотечных текстах
Переходим к NER (Named Entity Recognition). Эта технология – краеугольный камень для интеллектуального поиска в библиотечных ресурсах. Суть проста: алгоритм выявляет и классифицирует именованные сущности в тексте – имена людей, названия организаций, географические объекты, даты, события и т.д. Это позволяет не просто искать по ключевым словам, а понимать, о чем говорится в тексте.
Типы сущностей:
- PERSON: Имена авторов, персонажей, ученых.
- ORG: Названия издательств, библиотек, университетов.
- LOC: Географические объекты (города, страны, реки).
- EVENT: Названия исторических событий, конференций.
- PRODUCT: Названия книг, журналов, программного обеспечения.
Пример: В предложении «Иван Тургенев написал роман ‘Отцы и дети’ в 1862 году» NER выделит ‘Иван Тургенев’ (PERSON), ‘Отцы и дети’ (PRODUCT), ‘1862 год’ (DATE).
Инструменты NER: Существует множество инструментов, от коммерческих API до open-source библиотек. spaCy, Stanford NER, Natasha – наиболее популярные варианты. RuBERT также можно использовать для NER, fine-tuning модель на библиотечных данных повысит точность. По данным исследования компании «Сетевой Ассистент» (2023г.), точность NER на русском языке у RuBERT составляет около 82%, в то время как у spaCy – 78%.
Сравнение инструментов NER:
| Инструмент | Язык | Точность (оценка) | Лицензия |
|---|---|---|---|
| spaCy | Мультиязычный | 78% | MIT |
| Stanford NER | Английский | 85% | GPL |
| Natasha | Русский | 80% | MIT |
| RuBERT | Русский | 82% | Apache 2.0 |
В контексте библиотек: NER позволяет создавать семантические связи между текстами, находить книги по автору, месту действия, времени создания и т.д. Это значительно улучшает поиск по содержанию и информационный поиск. Например, пользователь может спросить: «Найди книги о событиях Второй мировой войны» – и NER поможет выявить тексты, содержащие информацию об этом событии.
RuBERT: предимства использования русскоязычной модели для анализа библиотечных текстов
Поговорим о RuBERT. Почему важно использовать русскоязычную модель для анализа текста в библиотечных ресурсах? Дело в том, что большинство моделей NER и понимания естественного языка (nlu) изначально разрабатывались для английского языка. При переводе на русский язык возникают потери смысла и снижение точности. RuBERT – это трансформерная модель, предобученная на огромном корпусе русскоязычных текстов, что обеспечивает высокую точность при обработке русского языка.
Преимущества RuBERT:
- Точность: Как уже упоминалось, точность NER у RuBERT достигает 82% (данные «Сетевой Ассистент», 2023г.).
- Понимание контекста: Модель учитывает контекст при анализе текста, что позволяет избегать ошибок, связанных с многозначностью слов.
- Специализация: RuBERT оптимизирована для русского языка, что делает ее более эффективной, чем универсальные модели.
- Открытый доступ: Модель доступна для бесплатного использования и модификации (Apache 2.0).
Области применения в библиотеках:
| Задача | Инструмент | Точность (оценка) |
|---|---|---|
| NER | RuBERT | 82% |
| Классификация текстов | RuBERT | 75% |
| Анализ тональности | RuBERT | 70% |
| Поиск по смыслу | RuBERT + YandexGPT 2.0 | 80% |
Важно: RuBERT – это не готовое решение, а основа для создания специализированных приложений. Для достижения максимальной эффективности необходимо проводить fine-tuning модели на данных конкретной библиотеки. Это позволит адаптировать модель к специфике библиотечных ресурсов и повысить точность анализа текста. Например, можно обучить модель распознавать специфические термины, используемые в научной литературе.
Сравнение с BERT: RuBERT является русскоязычной версией BERT, но имеет ряд преимуществ. Она обучена на большем объеме русскоязычных данных и оптимизирована для работы с русским языком. По мнению экспертов, RuBERT обеспечивает более высокую точность при анализе текста на русском языке. (Источник: Статья в журнале «Вычислительная лингвистика», 2024г.).
Интеграция YandexGPT 2.0 и NER для повышения релевантности поиска
Теперь давайте посмотрим, как объединить YandexGPT 2.0 и NER для достижения максимальной релевантности поиска по библиотеке. Простое внедрение NER выявляет сущности, но не понимает взаимосвязи между ними. YandexGPT 2.0 же, напротив, способна анализировать контекст и выдавать более точные результаты. Секрет – в оркестрации этих двух инструментов.
Схема работы:
- Извлечение сущностей: С помощью NER (например, на базе RuBERT) выделяем все именованные сущности из запроса пользователя и текстов библиотечных ресурсов.
- Семантический анализ: YandexGPT 2.0 анализирует запрос пользователя и выделяет ключевые понятия.
- Поиск по знаниям: Модель использует полученные данные для поиска по знаниям, выявляя связи между сущностями.
- Перефразирование запроса: YandexGPT 2.0 может перефразировать запрос пользователя, чтобы уточнить его смысл и найти более релевантные результаты.
- Ранжирование результатов: Результаты поиска ранжируются на основе семантической близости к запросу пользователя.
Пример: Пользователь задает запрос: «Книги о жизни Толстого в Ясной Поляне». NER выделит ‘Толстой’ (PERSON), ‘Ясная Поляна’ (LOC). YandexGPT 2.0 поймет, что запрос связан с биографией Толстого и историей Ясной Поляны. Результатом будут книги, посвященные этим темам, даже если в них не упоминаются оба ключевых слова одновременно.
Влияние на метрики поиска:
| Метрика | До внедрения | После внедрения | Изменение |
|---|---|---|---|
| Precision (точность) | 60% | 85% | +42% |
| Recall (полнота) | 50% | 70% | +40% |
| NDCG (нормализованная дисконтированная прибыль) | 0.6 | 0.8 | +33% |
Препятствия: Сложность заключается в оптимизации взаимодействия между YandexGPT 2.0 и NER. Необходимо тщательно настроить параметры, чтобы избежать ложных срабатываний и пропусков. Кроме того, YandexGPT 2.0 требует значительных вычислительных ресурсов. (Источник: Исследование компании «Интеллектуальные системы», 2025г.).
Ключевой момент: Регулярное обучение модели на новых данных – залог поддержания высокой релевантности поиска по библиотеке.
Контекстный поиск и понимание запросов пользователя с помощью YandexGPT 2.0
Переходим к главному – контекстный поиск. Традиционный информационный поиск, основанный на ключевых словах, часто выдает нерелевантные результаты, потому что не понимает смысл запроса. YandexGPT 2.0 решает эту проблему, благодаря своей способности к пониманию естественного языка (nlu). Модель анализирует запрос пользователя в контексте всей доступной информации, выявляя скрытые смыслы и намерения.
Как это работает: YandexGPT 2.0 использует технику семантического анализа для определения значения слов и фраз в запросе. Она учитывает грамматическую структуру, синонимы, антонимы и другие лингвистические особенности. Кроме того, модель способна распознавать неоднозначность запросов и запрашивать уточнение у пользователя.
Пример: Пользователь спрашивает: “Что писали про войну?”. Традиционная поисковая система может выдать все тексты, содержащие слово “война”. YandexGPT 2.0 же, понимая контекст, уточнит, о какой войне идет речь (Вторая мировая война, Отечественная война 1812 года и т.д.), и предоставит соответствующие результаты.
Преимущества:
| Функция | Описание | Пример |
|---|---|---|
| Распознавание синонимов | Поиск по словам, близким по значению. | “Автомобиль” = “Машина” |
| Обработка опечаток | Поиск результатов даже при наличии ошибок в запросе. | «Толстой» и «Талстой» |
| Разрешение неоднозначности | Уточнение смысла запроса у пользователя. | «Яблоко» (фрукт или компания?) |
Сравнение: Согласно исследованию, проведенному компанией “Digital Library Solutions” (2024г.), использование YandexGPT 2.0 для контекстного поиска увеличивает удовлетворенность пользователей на 25% по сравнению с традиционными поисковыми системами.
Оптимизация: Важно обучать YandexGPT 2.0 на специфических данных библиотечных ресурсов. Это позволит модели лучше понимать терминологию и контекст, используемые в данной библиотеке. Использование NER для выявления ключевых сущностей также помогает улучшить точность поиска.
Поиск по знаниям: использование YandexGPT 2.0 для извлечения фактов и связей
Теперь о поиске по знаниям – это следующий уровень после контекстного поиска. Если контекстный поиск понимает смысл запроса, то поиск по знаниям выявляет связи между фактами и понятиями, представленными в библиотечных ресурсах. YandexGPT 2.0, благодаря своим возможностям анализа текста и автоматического извлечения информации, идеально подходит для этой задачи.
Как это работает: Модель создает семантическую сеть знаний на основе текстов в библиотеке. Эта сеть включает в себя сущности (людей, места, события) и связи между ними (например, «автор — книга», «город — событие»). При запросе пользователя YandexGPT 2.0 ищет в этой сети связи, которые соответствуют запросу.
Пример: Пользователь спрашивает: «Какие книги написал Чехов?». Система не просто ищет книги, в названии которых есть «Чехов», а ищет в семантической сети связь «Чехов — автор — книга», извлекая все произведения, написанные этим автором. Более того, система может предложить связанные темы: «Какие театры ставили пьесы Чехова?», «Какие актеры играли в этих пьесах?».
Типы связей:
- Иерархические: «жанр – поджанр» (например, «литература – фантастика»)
- Ассоциативные: «автор – книга» (например, «Толстой – Война и мир»)
- Причинно-следственные: «событие – последствие» (например, «Вторая мировая война – разрушение городов»)
Преимущества:
| Функция | Описание | Пример |
|---|---|---|
| Обнаружение скрытых связей | Выявление связей, которые не очевидны из текста. | “Книга А повлияла на создание книги Б” |
| Рекомендации | Предложение связанных текстов и авторов. | “Если вам понравилась книга X, вам может понравиться книга Y” |
| Ответы на сложные вопросы | Предоставление ответов, требующих синтеза информации из разных источников. | “Какие события привели к Французской революции?” |
Результаты: По данным исследования, проведенного библиотекой им. Салтыкова-Щедрина (2025г.), внедрение поиска по знаниям на базе YandexGPT 2.0 увеличило количество найденных релевантных текстов на 35% и повысило удовлетворенность пользователей на 40%.
Оценка эффективности интеграции: метрики и методы
Итак, мы внедрили YandexGPT 2.0, NER и поиск по знаниям. Как понять, что все работает, и стоит ли игра свеч? Недостаточно просто сказать: «Пользователям нравится». Нужны четкие метрики и методы оценки эффективности.
Основные метрики:
- Precision (точность): Доля релевантных результатов среди всех найденных.
- Recall (полнота): Доля релевантных результатов, найденных системой, от общего количества релевантных текстов.
- NDCG (нормализованная дисконтированная прибыль): Оценивает качество ранжирования результатов.
- MAP (средняя точность): Оценивает точность результатов для разных запросов.
- Время ответа: Время, необходимое для получения результатов поиска.
- Удовлетворенность пользователей: Оценивается с помощью опросов и обратной связи.
Методы оценки:
- A/B тестирование: Сравнение новой поисковой системы с существующей на основе метрик.
- Оценка экспертами: Приглашение библиотекарей и других экспертов для оценки релевантности результатов.
- Анализ логов поиска: Изучение поисковых запросов пользователей и их поведения.
- Опросы пользователей: Сбор обратной связи о поиске по библиотеке.
Сравнение метрик до и после интеграции:
| Метрика | До интеграции | После интеграции | Изменение |
|---|---|---|---|
| Precision | 60% | 85% | +42% |
| Recall | 50% | 70% | +40% |
| NDCG | 0.6 | 0.8 | +33% |
| Время ответа (сек.) | 2.5 | 3.0 | +20% |
Важно: Увеличение времени ответа – это компромисс, который нужно учитывать. Оптимизация алгоритмов и использование более мощного оборудования может помочь снизить время ответа. (Источник: Статья «Оценка эффективности поисковых систем», Journal of Information Science, 2024г.).
Ключевой момент: Постоянный мониторинг метрик и обратной связи от пользователей – залог успешной интеграции YandexGPT 2.0 и NER в поиск по библиотеке.
Итак, коллеги, давайте систематизируем информацию о внедрении YandexGPT 2.0 и NER в поиск по библиотеке. Представляю вашему вниманию сводную таблицу, охватывающую различные аспекты: от используемых технологий до метрик оценки эффективности. Эта таблица – ваш инструмент для самостоятельной аналитики и принятия обоснованных решений.
Мы разделим таблицу на несколько блоков: Технологии, Задачи, Метрики и Сравнение Инструментов. Помните, что выбор конкретных инструментов и метрик зависит от специфики вашей библиотеки и доступных ресурсов.
| Блок | Элемент | Описание | Значение/Пример | Примечания |
|---|---|---|---|---|
| Технологии | NER | Выявление именованных сущностей в тексте. | RuBERT, spaCy, Natasha | RuBERT – высокая точность для русского языка. |
| Языковая модель | Обработка естественного языка и генерация текста. | YandexGPT 2.0 | Требует значительных вычислительных ресурсов. | |
| Поиск по знаниям | Извлечение и структурирование фактов и связей. | Семантическая сеть | Повышает релевантность и позволяет отвечать на сложные вопросы. | |
| Библиотечная система | Платформа для интеграции новых технологий. | KOHA, Alma, Sierra | Необходима интеграция API. | |
| Задачи | Классификация текстов | Определение тематики и жанра. | Научная литература, художественная литература, справочники. | Используется для автоматической каталогизации. |
| Поиск по смыслу | Понимание запроса пользователя и выдача релевантных результатов. | “Книги о путешествиях в Японию” | Требует использования YandexGPT 2.0 для анализа контекста. | |
| Рекомендации | Предложение связанных текстов и авторов. | “Если вам понравилась книга А, вам может понравиться книга Б” | Используется для привлечения внимания к новым библиотечным ресурсам. | |
| Метрики | Precision | Точность поиска. | 85% | Доля релевантных результатов. |
| Recall | Полнота поиска. | 70% | Доля найденных релевантных текстов. | |
| NDCG | Качество ранжирования. | 0.8 | Оценивает порядок выдачи результатов. | |
| Время ответа | Скорость поиска. | 3.0 сек. | Важно оптимизировать для пользовательского опыта. | |
| Сравнение Инструментов | RuBERT | Русскоязычная модель для анализа текста. | Точность: 82%, Apache 2.0 | Оптимизирована для русского языка. |
| spaCy | Мультиязычная модель для анализа текста. | Точность: 78%, MIT | Универсальный инструмент. | |
| YandexGPT 2.0 | Генеративная языковая модель. | Точность: 85%, Собственная | Требует вычислительных ресурсов. | |
| KOHA | Система автоматизации библиотек. | Open Source, GPL | Популярная платформа для интеграции. |
Важно: Эта таблица – лишь отправная точка. Необходимо адаптировать ее к конкретным задачам и условиям вашей библиотеки. Регулярный анализ метрик и обратной связи от пользователей поможет вам оптимизировать систему и достичь максимальной эффективности. (Источник: «Современные технологии в библиотечном деле», 2025г.).
Коллеги, чтобы помочь вам сделать осознанный выбор при внедрении YandexGPT 2.0 и NER в поиск по библиотеке, представляю вашему вниманию подробную сравнительную таблицу различных инструментов и подходов. Эта таблица поможет вам оценить преимущества и недостатки каждого варианта, а также выбрать оптимальное решение для вашей библиотеки. Мы сравним NER-инструменты, языковые модели и системы автоматизации библиотек.
Таблица включает в себя следующие параметры: Точность, Скорость, Стоимость, Легкость интеграции, Требования к ресурсам и Поддержка русского языка. Оценка производится по 5-балльной шкале, где 1 – очень плохо, а 5 – отлично.
| Инструмент/Подход | Точность (1-5) | Скорость (1-5) | Стоимость (1-5) | Легкость интеграции (1-5) | Требования к ресурсам (1-5) | Поддержка русского языка (1-5) | Примечания |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NER — RuBERT | 5 | 4 | 1 (Open Source) | 3 | 3 | 5 | Высокая точность для русского языка, требует fine-tuning. |
| NER — spaCy | 4 | 5 | 1 (Open Source) | 4 | 2 | 3 | Универсальный инструмент, но менее точен для русского языка. |
| NER — Natasha | 4 | 4 | 1 (Open Source) | 3 | 2 | 4 | Специализирован на русском языке, требует дополнительных настроек. |
| Языковая модель — YandexGPT 2.0 | 5 | 3 | 4 (API) | 2 | 5 | 5 | Высокая точность и понимание контекста, требует мощного оборудования. |
| Языковая модель — GPT-3.5 | 4 | 4 | 3 (API) | 3 | 4 | 2 | Универсальный инструмент, но менее эффективен для русского языка. |
| Система автоматизации — KOHA | 3 | 4 | 1 (Open Source) | 5 | 2 | 4 | Популярная платформа, но требует настройки для интеграции с AI. |
| Система автоматизации — Alma | 4 | 3 | 5 (Коммерческая) | 4 | 4 | 3 | Более мощная платформа, но более дорогая и сложная в настройке. |
| Поиск по знаниям (на базе YandexGPT 2.0) | 4 | 3 | 4 (API + вычислительные ресурсы) | 2 | 5 | 5 | Требует создания семантической сети знаний. |
Разъяснения:
- Точность: Оценивает способность инструмента находить релевантные результаты.
- Скорость: Оценивает время, необходимое для получения результатов.
- Стоимость: Оценивает затраты на использование инструмента (лицензия, API, оборудование).
- Легкость интеграции: Оценивает сложность внедрения инструмента в существующую библиотечную информационную систему.
- Требования к ресурсам: Оценивает потребность в вычислительных ресурсах (CPU, GPU, память).
- Поддержка русского языка: Оценивает качество работы с русскоязычными текстами.
Ключевой момент: Выбор инструментов должен основываться на ваших потребностях, ресурсах и приоритетах. Начните с небольшого пилотного проекта, чтобы оценить эффективность различных подходов. (Источник: “Современные тенденции в автоматизации библиотечного поиска”, 2024г.).
FAQ
Коллеги, после серии публикаций о внедрении YandexGPT 2.0 и NER в поиск по библиотеке, я получил множество вопросов. В этом разделе собраны ответы на самые частые из них. Постараюсь быть максимально конкретным и полезным.
Вопрос 1: Сколько времени занимает внедрение?
Ответ: Внедрение может занять от нескольких недель до нескольких месяцев, в зависимости от сложности вашей библиотечной информационной системы и объема данных. Пилотный проект (тестирование на небольшой выборке библиотечных ресурсов) обычно занимает 2-4 недели. Полномасштабное внедрение – 2-6 месяцев. Важно предусмотреть время на обучение модели и настройку параметров.
Вопрос 2: Сколько это стоит?
Ответ: Стоимость зависит от выбранных инструментов и подхода. RuBERT и Natasha – бесплатные инструменты. YandexGPT 2.0 и GPT-3.5 – требуют оплаты за использование API. Также необходимо учитывать затраты на оборудование (серверы, GPU) и персонал (разработчики, библиотекари). Ориентировочная стоимость внедрения (без учета оборудования) – от 5000 до 50000 долларов США.
Вопрос 3: Какие навыки нужны для внедрения?
Ответ: Необходимы навыки в области машинного обучения, анализа текста, программирования (Python), а также знание принципов работы библиотечных информационных систем. Рекомендуется привлечь специалистов по AI и data science.
Вопрос 4: Как обеспечить безопасность данных?
Ответ: При использовании API необходимо обеспечить защиту данных в соответствии с требованиями законодательства. Рекомендуется использовать зашифрованное соединение и ограничить доступ к API. Также важно учитывать правила конфиденциальности и не передавать персональные данные пользователей без их согласия.
Вопрос 5: Какие метрики использовать для оценки эффективности?
Ответ: Основные метрики: Precision, Recall, NDCG, Время ответа и Удовлетворенность пользователей. Регулярный мониторинг этих метрик поможет вам оптимизировать систему и достичь максимальной эффективности. (Источник: «Оценка качества поисковых систем», Journal of Library Science, 2023г.).
Краткая сводка по метрикам:
| Метрика | Описание | Целевое значение |
|---|---|---|
| Precision | Точность поиска | >80% |
| Recall | Полнота поиска | >70% |
| NDCG | Качество ранжирования | >0.7 |
| Время ответа | Скорость поиска | <5 сек. |
| Удовлетворенность пользователей | Оценка пользователями качества поиска | >4 из 5 |
Вопрос 6: Какие альтернативы YandexGPT 2.0 существуют?
Ответ: Основные альтернативы – GPT-3.5, BERT, RuBERT. Выбор зависит от ваших потребностей и ресурсов. GPT-3.5 – универсальный инструмент, но менее эффективен для русского языка. RuBERT – специализированная модель, оптимизированная для русского языка, но требует fine-tuning.
Надеюсь, эти ответы помогут вам разобраться в вопросах внедрения YandexGPT 2.0 и NER в поиск по библиотеке. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их в комментариях.