Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Арыгінальныя матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI — з той жа практыкі, што і наша аператарскае ПЗ. Тэкст артыкулаў па-англійску.
Тэг: Embeddings
Якасць RAG у часе стварэння індэкса: тыпы фрагментаў, ўсуненне непатрэбных даных і атрыбуты для пошуку
Якасць RAG у час адзінктування: стварэнне фрагментаў тексту, табелей і зяўроў, адчысцэнне шуму падчас парсавання, а таксама дадаць атрыбуты для пошуку, напісаныя LLM, якія прыблізна паўсілі колькість неудачных пошукоў.
12 хв чытанняЧаму існуе RAG: параметрычная памяць, ўщэльнае адзысканне дадзеных і стаття 2020 года.
Чаму існуе RAG: меры параметрычнай памяці, як BM25 і эмбеддынгі прынеслі да ўзаемнаўязанага адзысквання інфармацыі, і якія компрэсіі існуюць між RAG-Sequence і RAG-Token у данай студзіі.
7 хв чытанняСлужба семантічнага пошуку з базай дадзеных Pinecone Vector Database, яка працюе за дапамою сервера MCP.
Служба семантічнага пошуку, яка можа викорыстоўвацца знову: разбівае PDF-файлы на часткі, зберагае ембеддынгі ў базе дадзеных Pinecone Vector Database і дазваляе будь-ям агенту запытваць іх через сервер FastMCP.
7 хв чытанняСтворыце локальную паіплайн RAG на Python без костоў API
**Беларускія версія:** Практычны навучальний матерял з будавання систем генераціў на CPU за допамагай сентз-трансформераў, numpy та Flan-T5, ўклучаючы чакункаване, пошук та тест A/B.
12 хв чытанняПрактычная архітектура RAG на Firebase і Vertex AI з векторамі у Firestore.
RAG на Firebase з вбудованымі функцыямі Vertex AI і вектарным пошукам у Firestore: групаванне дадзеных, фільтры метадаў, ізоляцыя тэнантов, чыстыя запросы, кэшаванне і метрыкі.
10 хв чытанняЧаму RAG яшчэ дае некоректныя адказы: гібрыдны пошук, переранкаванне і Recall@K
Чыстыя фрагменты не гарантуюць хорашых адказоў. Паглядзіце, дзе збываецца аблікаванне вектараў, і як фюзыя, крос-кодэр для переранкавання, HyDE і метрыка Recall@K гэта выправляюць.
6 хв чытанняШар за шарам: стварэнне справжней системы адгукування RAG для агентаў AI
Планаваце канал RAG з выкарыстоўваннем контрактов SourceDocument і DocumentChunk, чакунаванням, эмбеддінгамі і ChromaDB; усё гэта знаходзится за RetrievalService, які падтрымлеў стабільнасць агента.
10 хв чытанняГібрыдны пошук адобразаў у великых масштабах: SigLIP, SPLADE, YOLOv8 і Gemini Captions
Адзінак стварэння системы пошуку мільйонаў адобразаў, якая спароюе ўжыткі з высокай і низькай густотай з адкрыццю об’ектаў, распазнаванням сутнасцей, безпечным пошукам і апісаннямі, напісанымі за дапамогою LLM.
6 хв чытанняЯк RAG дае LLM вашы прыватныя даны: фрагменты, вектары, запросы
З’ясавайце, як функціонуе генераванне з падчыненнем на адказы, ад момента прыема дадзейнаў да выканання запыткаў, за дапамогою простаг прыклада на Node.js, трох прычын частых абыектаў і табелі, якая параганяе RAG і настройкі модэля.
8 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.