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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: chroma
Entwicklung eines RAG-Dokumentations-Assistenten für eine API mit LlamaIndex
Erstelle einen API-Dokumentations-Assistenten mit LlamaIndex: Lade Markdown-Dokumente, teile sie mit SentenceSplitter in Abschnitte auf, embede die Inhalte, speichere sie in Chroma und stelle Anfragen mit einem RAG QueryEngine.
6 Min. LesezeitChroma Context-1: Ein 20B-Such-Sub-Agent für günstigere, präzisere agierende RAG-Systeme
Chroma Context-1 ist ein 20B-Such-Sub-Agent für agierende RAG-Systeme, der seinen eigenen Kontext reduziert. Wie er trainiert wurde, was er von seinem Betriebssystem benötigt und seine Grenzen.
10 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 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. LesezeitAnpassung von HNSW-Indizes und Skalierung der Vektorabfrage für produktive RAG-Anwendungen
Erfahren Sie, wie die M- und ef-Parameter von HNSW zwischen Recall, Latenz und Speicher ausbalancieren, wie man sie in Chroma einstellt, sowie wann man eine Vektordatenbank vertikal oder durch Sharding skalieren sollte.
4 Min. Lesezeit
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