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: RAG
Пяцьдзесят гадоў даследжэнняў у галузі пошуку інформацыі, якія працуюць у рамках вашага пайплайна RAG.
Разбій на фрагменты RAG, гібрыдныя пошукавыя методы, HyDE, переранкіраванне та оцэнка – усе гэтыя технікі маюць своіх прадкуў, якія існуюць вялікія гады ў галузі пошуку інформацыі. Огляд доследжэнняў та ўсіх ўскладнэнняў у ўжыцці гэтых методаў.
17 хв чытанняПлан розвітку тэхнікаў AI для 2026 года: ад Python да агентаў і тэхнікаў LLMOps.
Этапавы план навчання па тэхніках AI для 2026 года, які прымыкаецца ад Python і матэматыкі, через класычныя методы машыннага навчання і глыбокае навчанне да тэхнікаў RAG, MCP, агентаў, ацэнкі і розгортання.
14 хв чытанняЯкасць 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 чытанняТры прычыны невялікай эфектыўнасці систем RAG у практычным выкарыстоўванні: фрагментаваны контэкст, змены ў структуре даных і неправільнае ўжыццё.
Тры ўзгляды, калі система RAG для вырабоцтва не функцыонуе: фрагментаваны контэкст унаследаваныя з процесу разбівання на часткі, зміны ў якасці з ростам базы знанняў, а таксама неправильнае выкарыстоўванне нават праз эфективнае аднаходжэнне інфармацыі, з можлівасцю выправлення на рэвэльнай ступені.
11 хв чытанняAI ў падпрыёмствах: агент падтрымкі з інструментамі, RAG і аналізам
Spring AI для асистента з трыяжу інцыдэнтав: запросы як контракты, структураваны выхід, вызовы інструментаў, адкрыцце MCP, Qdrant RAG, аналіз паляганняў і обмежаныя цыклы агента.
13 хв чытанняПереранжаванне ў RAG: крос-кодэраў проты суддзяў на базе LLM і іх затрымка
Як дваэтапны ранжэраўчык выправляе порядак кандыдатаў у RAG, паўстанавляючы ўпорядкаванне, а таксама порэванае выкорыстоўванне крос-кодэраў з суддзямі на базе LLM, выкладкі затрымак, спосабы выключэння і як іх ацэніць.
14 хв чытанняАудыт выкарыстання RAG для старых фрагментаў, адхылэнняў і шумнага контэксту.
Аудыт на Python для адміністрування RAG: золотыя запиты, критеріі кореляцыі на аснове косайну, перагляды адхілення за методам Колмогорова-Смірнова і ефектыўнасць у контэксте, а таксама як чытаць звястку.
12 хв чытанняGraphify, OKF і RAG: Какій шар контексту патрэбен вашай базе кода?
Метры карыстоўання паказваюць, што Graphify па точнасці даганяе vector RAG. Цікава інфармацыя пра тое, як Graphify, OKF ад Google і vector RAG супрацоўнае адносна адзін другога, з фактарамі, які вызываюць неудачы, і матрыцай адлічэння.
12 хв чытанняLlamaIndex Plus LangGraph: Чыстыя прынцыпы для агентаў RAG
Як стварыць базу знанняяў за дапамой LlamaIndex і выклікваць яе для викорыстання агентам LangGraph як інструмент, а таксама пояснены прынцыпы стойкага зберагчыць даных, викорыстання Chroma і режым толькі для адзысквання інформацыі.
14 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.