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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: FAISS
Cuatro estrategias de memoria para agentes de IA: ventanas deslizantes, FAISS y GraphRAG
Compare las formas de proporcionar memoria a un agente LLM, desde historial completo y ventanas deslizantes hasta índices invertidos, búsqueda semántica FAISS y un grafo de conocimiento GraphRAG.
7 min de lecturaPruebas de rendimiento de cinco almacenamientos de vectores integrados: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite
Cinco bases de datos vectoriales incrustadas evaluadas para RAG local: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite y NumPy se compararon en términos de precisión, latencia, filtros y tiempo de inicio en entornos fríos.
8 min de lecturaAjustar gratis un modelo médico de 7B: QLoRA, FAISS y salvaguardas de seguridad
Un pipeline sin coste en una Kaggle T4: datos sintéticos, QLoRA, RAG sobre textos clásicos, una capa verificada, salvaguardas de emergencia fijadas en código, publicación en GGUF y los bugs que aparecieron.
5 min de lecturaUn Retriever, tres backends: Portar la búsqueda de NumPy a Chroma, FAISS y Pinecone
Lleve un recuperador de coseno de NumPy elaborado a mano a Chroma, FAISS y Pinecone, y descubra qué aportan los índices, los filtros de metadatos y la persistencia, además de los errores que afectan la relevancia.
11 min de lecturaDejar que Géminis elija la fuente: FAISS, Tavily y respuestas directas en LangGraph
Cree un flujo de trabajo pequeño en LangGraph en el que Gemini dirija cada pregunta a una base de conocimientos FAISS, a una búsqueda web en Tavily o a una respuesta directa, mediante un sistema de enrutamiento con salida estructurada.
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