Artikel für Leute, die
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Beiträge zu React, Node.js, TypeScript und AI. Ein übersetzter Text wird gezeigt, wenn er existiert. Sonst sehen Sie den englischen Text und einen Hinweis.
Tag: FAISS
Vier Speicherrstrategien für KI-Agenten: Rolling Windows, FAISS und GraphRAG
Vergleichen Sie verschiedene Methoden, einem LLM-Agenten Gedächtnis zu verleihen – von vollständiger Historie und rollierenden Fenstern über invertierte Indizes, FAISS-Semantiksuche bis hin zu einem GraphRAG-Wissensgraphen.
7 Min. LesezeitVergleich von fünf eingebetteten Vektorlagern: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite
Fünf eingebettete Vektordatenbanken im Vergleich für lokales RAG: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite und NumPy wurden hinsichtlich Recall, Latenz, Filtern und Cold Start verglichen.
8 Min. LesezeitEin medizinisches 7B-Modell kostenlos feintunen: QLoRA, FAISS und Sicherheitsleitplanken
Eine kostenlose Pipeline auf einer Kaggle-T4: synthetische Daten, QLoRA, RAG über klassische Texte, eine geprüfte Wissensschicht, fest verdrahtete Notfall-Leitplanken, Veröffentlichung als GGUF und die Bugs unterwegs.
5 Min. LesezeitEin Retriever, drei Backend-Systeme: Portierung der NumPy-Suche zu Chroma, FAISS und Pinecone
Bringen Sie einen handgefertigten NumPy-Kosinus-Suchalgorithmus in Chroma, FAISS und Pinecone ein und erfahren Sie, was Indizes, Metadatenfilter und Persistenz beitragen, sowie welche Fehler die Relevanz beeinträchtigen.
11 Min. LesezeitErlauben Sie Gemini, die Quelle auszuwählen: FAISS, Tavily und direkte Antworten in LangGraph
Erstellen Sie einen kleinen LangGraph-Ablauf, bei dem Gemini jede Frage an eine FAISS-Wissensdatenbank, eine Tavily-Websuche oder eine direkte Antwort leitet, wobei die Ausgabe strukturiert wird.
16 Min. Lesezeit
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