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-database
Сумнеў у агентным стэку: вектарныя сховішчы, гіперграфы і праца распрацоўшчыка
Тры выпадкі, калі большы агентны стэк не заўважыў сапраўднага вузкага месца: файлавая памяць агента перамагла вектарнае сховішча, гіперграфавы RAG і што такое праца сеньёра.
12 хв чытанняLlamaIndex і LangGraph: акуратны патэрн для RAG-агентаў
Як пабудаваць базу ведаў на LlamaIndex і падаць яе агенту LangGraph як інструмент: захаванне стану, Chroma і рэжым толькі з рэтрыверам.
14 хв чытанняВыбар архітэктуры RAG: наіўны, пашыраны, CRAG, GraphRAG, агентны
Практычнае параўнанне шасці архітэктур RAG з плюсамі, мінусамі і сцэнарыямі, чатырохкрокавы шлях выбару і выпадкі, калі RAG — няправільны інструмент.
10 хв чытанняПашыраны RAG на Milvus: гібрыдны пошук, HyDE, перапісванне запытаў і пераранжаванне
Пакрокавы RAG-канвеер на Milvus: шчыльныя і BM25-вектары, гібрыдны пошук з RRF, фільтры па метаданых, перапісванне запытаў, HyDE, дэкампазіцыя і пераранжаванне крос-энкодэрам.
18 хв чытанняСэрвіс семантычнага пошуку з вектарнай базай Pinecone за MCP-серверам
Шматразовы сэрвіс семантычнага пошуку: разбіваем PDF на фрагменты, захоўваем эмбедынгі ў вектарнай базе Pinecone і даем любому агенту пошук праз сервер FastMCP.
7 хв чытанняРасчунак над дрэвам дакументаў у замену на пошук вектараў
PageIndex ствараяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяяя
10 хв чытанняКарта RAG: ад першых прынцыпаў да збояў у прадакшне
Два канвееры, тры крокі і спіс названых збояў: як працуе генерацыя з пошукам, дзе яна ламаецца і якія выпраўленні вырашаюць кожную праблему.
7 хв чытанняПераход RAG з Pinecone на Postgres pgvector: праз шэсць месяцаў
Перанос RAG з Pinecone на Postgres pgvector праз паўгода: 9 млн вектараў, рэальны кошт, затрымка і поўнасць пошуку, што пагоршылася і калі pgvector — правільны выбар.
7 хв чытанняАцэнка пошуку ў RAG за межамі ANN recall на прыкладзе Turbopuffer
Хуткі вектарны індэкс усё роўна можа прапусціць адказ. Кампрамісы сховішча Turbopuffer, гібрыдны пошук BM25 разам з вектарамі і як эталонны набор вымярае рэальную поўнасць.
7 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.