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Tag: pgvector
Umzug von RAG von Pinecone zu Postgres pgvector: Sechs Monate später
Sechs Monate nach dem Umzug von RAG von Pinecone zu Postgres pgvector: 9 Millionen Vektoren, tatsächliche Kosten, Wartezeiten und Trefferquoten, was sich verschlechtert hat, und wann pgvector die richtige Wahl ist.
7 Min. LesezeitHybrider Suchalgorithmus in Postgres für einen Gesundheitsassistenten: Schema, Chunking, RRF und Bewertungsmethoden.
Hybride Suche in Postgres für einen Gesundheitsassistenten: strukturbezogenes Aufteilen, pgvector mit RRF, binäre Quantisierung, Bewertungsschwellenwerte sowie eine angemessene Bewertung.
19 Min. LesezeitFünf Methoden zur Indizierung von Vektoren für RAG, getestet an einer Million Wikipedia-Embeddings
Fünf Methoden zur Indizierung von Vektoren für RAG, getestet an einer Million Wikipedia-Embeddings: flat, IVFFlat, HNSW, BM25-Hybrid und DiskANN, zusammen mit Werten für Latenz und Recall.
9 Min. LesezeitAuswahl einer Vektor-Datenbank für RAG: Vergleich von acht Optionen
Vergleichen Sie Chroma, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Pinecone, Turbopuffer und TiDB hinsichtlich Skalierbarkeit, Filterfunktionen, Kosten und Betrieb, sowie der Schwächen von Vector RAG.
12 Min. LesezeitAegisOps: Ein autonomer SRE-Agent mit vier Speicherschichten
Wie ein LangGraph ReAct-Agent Kubernetes-Vorfälle mit episodischem Speicher von pgvector, autonomiegesteuerten Ebenen, sechzehn Werkzeugen sowie einer vollständigen Audit-Trail löst.
12 Min. LesezeitBM25 Plus pgvector mit rekursiver Rangfusion: Hybrider Suchalgorithmus für RAG in Python
Hybride Suche für RAG in Python: Warum dichte Suche genaue Begriffe übersieht, wie BM25 und pgvector-Kosinus-Suche sich ergänzen, kombiniert mit RRF in Postgres.
8 Min. LesezeitSemantische Suche in PostgreSQL mit pgvector und Node.js – kein LLM erforderlich
Semantische Suche in PostgreSQL mit pgvector und Node.js – ohne LLM: MiniLM-Embeddings, Chunks, ein IVFFlat-Index, Abstandsberechnungsfunktionen und wie man die Scores liest.
8 Min. LesezeitKunden-Gedächtnis für KI-Agenten unter strenger Token-Budget-Beschränkung
Wie eine Agenten-Gedächtnisschicht Fakten extrahiert, die Wichtigkeit bewertet, bei einem Kosinuswert von 0,92 Duplikate entfernt, Vektoren in pgvector speichert und innerhalb einer Obergrenze von 2.048 Token mit Eviction-Logik abruft.
8 Min. LesezeitSemantische Suche in PostgreSQL mit pgvector und .NET: Eine praktische Einrichtung
Speichern Sie Embeddings neben den relationalen Daten, erstellen Sie HNSW- oder IVFFlat-Indizes, filtern und mischen Sie hybride Ranglisten sowie beurteilen Sie, ob pgvector für Ihre Anwendung ausreicht.
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