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: Semantic Search
Як 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 чытанняЧаму вызов LLM — гэта не дапрацоўка: якое месца займае LangChain у паракету RAG.
Дакледзіце, калі саме функцыонуе LangChain, студуючы працэю дапрацоўкі для адпаведзення на запытанні ў дасяглівых дакументах, ад заваносу PDF да практычнага адпаведзення, і выявіце, калі іншая парадыгма будзе болей падходячая.
11 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 чытанняТэставання баз дадзеных вектораў для высокаяшчынай семантычнай пашуку
Выучыце практычны метод Node.js і Python для тэставання баз дадзеных вектораў пад реалістычным навантажэнням, каб зробіць правильныя рашынкі ў архітэктуры і масштабаванні.
14 хв чытанняАдказанне пра базах дадзэных вектараў: як машыны аднаходзяць інфармацыю па значэнні
Як база дадзеных вектараў ператварае тэкст у ембеддынгі, ўнаследкі чаго семантны пошук знаходзіць рэзультаты за мянамі, і як яна адрозніваецца ад традыцыянальнай базы дадзеных з рядкамі і індэксамі.
7 хв чытанняРАГ — што гэта: як системы AI адзначаюць новыя знанні за патрабавам
Як працюе генераванне з падасцем дадзеных, ад разбівання на часткі і імбеддынгу да вектарнай базы дадзеных і сэмантычнага пошуку, так што моделі даюць хорашыя адказы без павторнага навучэння.
13 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.