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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: qdrant
Notas prácticas: Alguien leyó mi artículo sobre ROE y creó un motor GraphRAG
Guía paso a paso operativa de las notas prácticas: Alguien leyó mi artículo sobre ROE y creó un motor GraphRAG; incluye contratos, verificaciones y espacios para código listo para uso para los equipos que implementan este patrón.
7 min de lecturaDiseño de una búsqueda semántica multiinquilino portátil en Kubernetes y Qdrant
Cómo una plataforma de búsqueda semántica utiliza Kubernetes para lograr portabilidad y enrutamiento sensible al inquilino, a fin de mantener su base de datos vectorial reemplazable y sus cargas de trabajo aisladas.
6 min de lecturaUn pipeline local de RAG con Qdrant, fastembed y Gemini en Python
Un pequeño pipeline RAG en Python: divide los documentos locales en fragmentos, los incrusta sin conexión con fastembed, almacena los vectores en Qdrant y responde a preguntas con Gemini desde la línea de comandos.
6 min de lecturaMemoria de agente semántico en LangGraph con Qdrant y recuperación entre hilos
Proporcione a un agente de LangGraph una memoria a largo plazo con Qdrant: incruste los datos de los usuarios, recúbralos a través de los IDs de hilos y agregue filtros de carga útil para la isolación multiinquilino.
10 min de lecturaRAG agente con Agno Teams: reescritura de consultas, un bucle de crítica y Qdrant
RAG agente con un equipo Agno: un coordinador reescribe las consultas, un crítico controla el proceso de recuperación de información, y las respuestas provienen únicamente del contexto aprobado en la búsqueda híbrida de Qdrant.
22 min de lecturaUn pipeline GraphRAG completamente local con LangExtract, Neo4j, Qdrant y Ollama
Construir GraphRAG con modelos locales: extraer entidades con LangExtract, almacenarlas en Neo4j, indexarlas en Qdrant y luego expandir subgrafos para obtener respuestas basadas en grafos.
39 min de lecturaReducir el consumo de tokens en RAG en un 67% mediante Multivectors de Qdrant e isolación de oraciones.
Un pipeline RAG para el descubrimiento legal que vuelve a ordenar los resultados con ColBERT dentro de Qdrant, isola la oración correspondiente y sacrifica algo de latencia a cambio de una reducción verificada del 67.1% en los tokens.
8 min de lecturaCreación de un sistema de preguntas y respuestas con citas a partir de PDFs de bancos centrales utilizando RAG
Una implementación práctica de RAG basada en informes trimestrales de los bancos centrales: ingestión de datos, recuperación sensible a la recencia, respuestas citadas y los errores prácticos encontrados en el proceso.
8 min de lecturaRastreando un agente RAG de voz con LiveKit, Qdrant y MLflow
Cree un asistente de hipotecas de voz a voz utilizando LiveKit, LlamaIndex y Qdrant, con rastreos de OpenTelemetry en MLflow que muestren cada paso de recuperación y de procesamiento del modelo de lenguaje grande.
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