Інжынерныя нататкі

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.

6 артыкулаў

Тэг: Vector Database

RAG LLM Embeddings Vector Database
Каратаваныя RAG: Этапы працэйной лініі, ключовыя складовы і варіантны ландшафт
З'ясавайце, як працюе генераванне з падасламі рэтрыбуцыі ад початку да канца, якія складовыя патрэбны системе RAG, і як разныя варыянты RAG пасуюць у ўзеўмовай структурэ.
23 вер 202612 хв чытання
RAG LLM Chunking
Проектаванне потоковага прыемніка RAG: розбій на часткі, фільтрацыя і стрімування.
Паспорт адаптаванага фундаменту RAG: розбій на часткі з урахоўваннем структуры, безпечнае розділення токенамі, трэхэтапная фільтрацыя даных, з’едыненне частак, проектаванне запитоў і стрімування.
23 вер 202617 хв чытання
RAG LLM Vector Database
Чаму тэхналогія RAG у вырабатчыках пераходзіць за межы спецыяльных вектарных баз дадзэных
Аналізуецца, чаму самастоятельныя вектарныя базы дадзеных трапляюцца менш популярнымі ў прыкладных системах RAG, і як гібрыдныя методы пошуку, фільтрацыі та аб’еднаныя шары дадзеных перакраяваюць структуру такіх систем.
23 вер 202614 хв чытання
RAG Agentic RAG Graph RAG
RAG проты агентнага RAG проты Graph RAG: як выбраць правіярхітектуру пошуку.
Дазвольце даклэ наўінаму RAG не выконвае сваёй задачы пад час адпаведзення на запытанні з кальцамі та структураванымі дадзеннямі, і як агентныя циклы та пошук на основе графа кожны з іх усунуў разныя слабасці.
23 вер 20267 хв чытання
Vector Database Machine Learning Embeddings
Адказанне 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.
22 вер 20267 хв чытання
RAG LLM Vector Database
РАГ — 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.
20 вер 202613 хв чытання

FAQ

Пра гэтыя артыкулы

Так. Кожны тэкст — арыгінальны англійскі рэрайт для гэтага сайта. Структура і код за крыніцай; проза перапісана і праверана на перасячэнні.

Тэхнічныя пасты спачатку па-англійску, каб код і API заставаліся дакладнымі. Абалонка сайта — на ўсіх дзевяці мовах.

Новыя чарнавікі трапляюць у чаргу пасля рэдактуры. Імпарт на сайт бярэ толькі новыя ці змененыя slug — без дубляў.

Прыклады ілюстратыўныя. Правярайце стэк і ліцэнзіі перад продам. Для ўкаранення дашліце брыф.

Ацэнка за 24 гадзіны

Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.

Даслаць брыф React-прыкладанні

Артыкулы для тых, хтовыводзіць стэк у прод

Каратаваныя RAG: Этапы працэйной лініі, ключовыя складовы і варіантны ландшафт

Проектаванне потоковага прыемніка RAG: розбій на часткі, фільтрацыя і стрімування.

Чаму тэхналогія RAG у вырабатчыках пераходзіць за межы спецыяльных вектарных баз дадзэных

RAG проты агентнага RAG проты Graph RAG: як выбраць правіярхітектуру пошуку.

Адказанне пра базах дадзэных вектараў: як машыны аднаходзяць інфармацыю па значэнні

РАГ — што гэта: як системы AI адзначаюць новыя знанні за патрабавам

Пра гэтыя артыкулы

Ацэнка за 24 гадзіны

Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод