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-search
Віртуальная файлавая сістэма на MongoDB для LangChain Deep Agents
Віртуальная файлавая сістэма для LangChain Deep Agents на MongoDB: байты ў аб’ектным сховішчы, пошук у Atlas з гібрыдным grep, зліццё рэйтынгаў, разбіўка на фрагменты і сінхранізацыя.
8 хв чытанняАд прататыпа да прадакшн-RAG: гібрыдны пошук, агенты і ацэнка
Эталонная архітэктура прадакшн-RAG на .NET: разбіўка на фрагменты, гібрыдны і графавы пошук, пераранжаванне, планаванне запытаў, тыпізаваны вывад і бесперапынная ацэнка.
8 хв чытанняФільтрацыя метаданных для Databricks RAG за дапамою ai_extract і ai_prep_search
Аб’яднайце функціі ai_parse_document, ai_extract v2.1 і ai_prep_search так, каб кожны фрагмент меў введаныя метаданныя, якія дазволяюць алгорытму Vector Search фільтруваць іх перад ранжаванням за ступенем сэроднечы.
7 хв чытанняПрактычная архітэктура RAG на Firebase і Vertex AI з вектарамі ў Firestore
RAG на Firebase з эмбедынгамі Vertex AI і вектарным пошукам Firestore: пакетная апрацоўка, фільтры па метаданых, ізаляцыя кліентаў, абгрунтаваныя промпты, кэш і метрыкі.
10 хв чытанняЧаму RAG усё яшчэ дае памылковыя адказы: гібрыдны пошук, пераранжаванне і Recall@K
Чыстыя фрагменты не гарантуюць добрых адказаў. Дзе вектарны пошук памыляецца і як гэта выпраўляюць зліццё рэйтынгаў, крос-энкодэр, HyDE і вымярэнне Recall@K.
6 хв чытанняГібрыдны пошук выяў у маштабе: SigLIP, SPLADE, YOLOv8 і подпісы Gemini
Архітэктура пошуку па мільёне выяў: шчыльныя і разрэджаныя эмбедынгі разам з выяўленнем аб’ектаў, распазнаваннем сутнасцей, бяспечным пошукам і апісаннямі ад LLM.
6 хв чытанняЯк RAG дае LLM вашы прыватныя даны: фрагменты, вектары, запросы
З’ясавайце, як функціонуе генераванне з падчыненнем на адказы, ад момента прыема дадзейнаў да выканання запыткаў, за дапамогою простаг прыклада на Node.js, трох прычын частых абыектаў і табелі, якая параганяе RAG і настройкі модэля.
8 хв чытанняЛакальны RAG-канвеер з Qdrant, fastembed і Gemini на Python
Невялікі RAG-канвеер на Python: разбіваем лакальныя дакументы, афлайн робім эмбедынгі праз fastembed, захоўваем вектары ў Qdrant і адказваем на пытанні праз Gemini з CLI.
6 хв чытанняДзесяць ціхіх памылак пошуку ў прадакшн-RAG і як выправіць кожную
Ад памеру і перакрыцця фрагментаў да гібрыднага пошуку, RRF, пераранжавання, выбару эмбедынгаў і ацэнак у CI: дзесяць памылак пошуку за няправільнымі адказамі RAG і іх выпраўленні.
16 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.