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: Vector Databases
Адзін Retriever, трыя бэкенда: перанос алгорытму пошуку NumPy у Chroma, FAISS, Pinecone
Перанесіце ручная версія алгоритму пошуку косынуса з NumPy у Chroma, FAISS і Pinecone, а таксама дазнаецеся, які функцыі вносзяць індэксы, фільтры метаданых і можлівасць зберагчыць інфармацыю, а таксама пра падзеяхі, якія паслабляюць релевантнасць.
11 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 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 чытанняЧаму простасць перамагае складнасць у сучасных архітектурах AI-агентаў
У этай статыцэ расследуецца троўка аргументаў 2024 года проты баз дадзеных вектарных, памяці гіперграфаў і складнасці оркестрацыі, паказваючы, што простэйшыя системы часта прадтаюць заінтэресаваныя стакі агентаў.
15 хв чытанняАдказанне пра базах дадзэных вектароў: двайнер за RAG і пошук у тэхналогіях AI
Дазвольце даклэ научыцца, як базы дадзейнаў вектараў ператвараюць тэкст у эмбедынгі, ствараюць можлівасці для семантычнага пошуку і праграмных ляйнаў RAG, а таксама спрыяюць розвіццю практычных прыемакоў AI, такіх як рэкамендаціі.
7 хв чытанняРозумеўце памяці ШІ: контэкст, эмбеддынги, тэхналогія RAG і параметры моделей — поясненне.
У гэтай статыце детальная распаведка таго, як системы ШІ насправдзе запам’ячваюць інформацыю, з урахоўванням вікна контэксту, эмбеддынгаў, баз дадзеных вектароў, тэхналогіі RAG і параметраў моделей.
14 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.