Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI. Перакладзены тэкст паказваецца, калі ён ёсць. Калі не — вы бачыце англійскі тэкст і пазнаку пра гэта.
Тэг: HNSW
Пяць спосабоў індексавання вектараў для RAG, перапрацаваных на мільйоне вкладзінаў з Вікіпедыі
Пяць спосабаў індексавання вектараў для RAG, працаваных на мільйоне эмбеддзінгаў Вікіпедыі: flat, IVFFlat, HNSW, гібрыд BM25 і DiskANN, з показнікамі затрымкі і точнасці.
9 хв чытанняПошук вектораў у Azure AI Search: HNSW, прафілі і Python RAG Retriever
Стварэнне векторнага індексу ў Azure AI Search з аднойчыны Python: HNSW проты повнага KNN, профілі, імбеддынгі, векторныя запиты та прапанення RAG, а таксама падказкі для гібрыднага пошуку.
9 хв чытанняУсередине баз дадзэнай вектараў: IVF, дрэвы, HNSW і квантызацыя працэсаў.
Унутрэннія элементы вектарных баз дадзэных: тачныя і апрыксыяваныя пошукі, кластэры IVF, лесы дрэваў, шары HNSW і ўсе іх параметры, а таксама што коштае вас квантызацыя продукту.
7 хв чытанняВыявленне прычыны повольнасці запитаў у Weaviate за дапамогою аналізу кожнага етапа
Аналіз запитаў у Weaviate вяртае паводзінне розбілення на кожны етап разам з кожной вясьпадзючай інформацыёй, таму можна швабро відразліці повольныя фільтрацыі, чытанне з диска, пошук у графе або перерахунак балав.
5 хв чытанняМы пакінулі нашу базу дадзеных вектораў: pgvector чыста обслужыў 40 мільйонаў ембеддынгаў.
Апавяданне пра міграцыю: замена платнага сховішча вектораў на pgvector для 40 мільйонаў рэядоў, укладаючы метод заполнення, памылку адзначэння, якая хавалася ў панелях керування, і калі не трэба перайшчы.
5 хв чытанняЗа межамі простага падходу RAG: витраты памяці HNSW, гібрыдны пошук і дужа дзялёны контэкст.
Чаму індэксы вектараў у памяці сталквуюцца з працоўнымі труднасцямі па мере збільшэння масштабу, дзе не выконваецца пошук за точным адпаведненнем, і як гібрыды BM25, RRF і PostgreSQL падходзяць для роботы у сітуаціях з дужа дзялёным контэкстам.
5 хв чытанняЯк працуе база дадзенаў вектораў: імбеддынгі, пошук вектораў і людская памяць
Ментальная модель, апелюючыя да памяці, для пошуку вектораў: як працуюць імбеддынгі, сэмпіларнасць, індэксы найбліжэйшых суседаў і фільтры метадаў у базе дадзенаў вектораў для RAG.
9 хв чытанняНастройка індэксаў HNSW і масштабаванне пошуку вектараў для прыменення RAG у практычных задачах
Дазвольце даклэ научыцца, як параметры M і ef у HNSW паўтараюць рэкал, латэнсію і памяць, як ўстановіць іх у Chroma, а таксама калі трэба масштабаваць базу вектарных дадзеных вертыкальна або за дапамой шардавання.
4 хв чытанняЯк насправды працуюць базы дадзеных вектароў: ад імбеддінга да гібрыдных пошукоў
Адказвае, як эмбедынгі кодуюць значэнне, як развіваецца пошук садоўпатнасці і індексаванне, а таксама калі гібрыдны пошук і вектарныя базы дадзэння насправды падходяць для корпаратывных систем AI.
8 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.