Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: FAISS
Cztery strategie pamięciowe dla agentów AI: okna przesuwne, FAISS i GraphRAG
Porównaj sposoby przekazywania pamięci agentowi LLM, od pełnej historii i okien przesuwnych po indeksy odwrócone, wyszukiwanie semantyczne FAISS oraz graf wiedzy GraphRAG.
7 min czytaniaPorównanie pięciu wbudowanych systemów przechowywania wektorów: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite
Pięć wbudowanych baz danych wektorowych przetestowanych pod kątem lokalnego RAG: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite i NumPy porównano pod względem dokładności, opóźnienia, filtrów oraz problemu początkowego uruchomienia.
8 min czytaniaDostosowywanie modelu medycznego o wielkości 7B za darmo: QLoRA, FAISS oraz zasady bezpieczeństwa.
Bezpłatny pipeline T4 z Kaggle: dane syntetyczne, QLoRA, RAG wykorzystujący klasyczne teksty, weryfikowana warstwa, sztywno zdefiniowane zasady bezpieczeństwa, publikacja w formacie GGUF oraz występujące błędy.
5 min czytaniaJeden Retriever, trzy backendy: przenoszenie funkcji wyszukiwania z NumPy do Chroma, FAISS i Pinecone
Przenieś ręcznie opracowany narzędzie do wyszukiwania kosinusów w NumPy do Chromy, FAISS i Pinecone, a także dowiedz się, jakie funkcje takie jak indeksy, filtry metadanych i mechanizmy przechowywania wpływają na efektywność, oraz jakie błędy psują trafność wyników.
11 min czytaniaPozwolenie Bliźniakom na wybór źródła: FAISS, Tavily i bezpośrednie odpowiedzi w LangGraph
Stwórz mały przepływ pracy LangGraph, w którym Gemini kieruje każde pytanie do bazy wiedzy FAISS, wyszukiwarki internetowej Tavily lub bezpośredniej odpowiedzi, z wykorzystaniem routingu strukturyzowanych wyników.
16 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.