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: rags
Wskazówki praktyczne: Poprawa wydajności RAG — Część 2: HyDE (Hipotetyczny dokument)
Krok po kroku praktyczne wskazówki: Jak poprawić wydajność RAG — Część 2: HyDE (hipotetyczny dokument zawierający umowy, sprawdzenia oraz miejsca na kod dostępne dla zespołów wdrażających ten wzorzec).
6 min czytaniaWskazówki praktyczne: Projektowanie pamięci cache dla agentów AI: przechowywanie w pamięci cache wewnątrz pętli
Krok po kroku przewodnik po praktycznych wskazówkach: projektowanie pamięci cache dla agentów AI: wykorzystywanie pamięci cache wewnątrz pętli – umowy, sprawdzania oraz gotowe miejsca na kod dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
6 min czytaniaWyszukiwanie semantyczne a wyszukiwanie wektorowe – jaka jest różnica, oraz
Szukanie semantyczne a szukanie wektorowe: najpierw wyszukiwanie według słów kluczowych, potem wektorów i znaczeń, w których przypadku które rozwiązanie przeważa, oraz jak łączą się one przy odzyskiwaniu informacji w systemach RAG.
14 min czytaniaRAG to coś więcej niż chatbot – co tak naprawdę dzieje się w środku
RAG to coś więcej niż bot do rozmów: silnik przetwarzania danych, baza danych wektorowa, etapy wyszukiwania i generowania, oraz dlaczego demonstracje ukrywają to, czego naprawdę potrzebują procesy produkcyjne.
15 min czytaniaOd drobnej optymalizacji do precyzji: znaczne zmniejszenie
Dokładna kalibracja w połączeniu z RAG w celu ograniczenia halucynacji: dlaczego sama dokładna kalibracja jest niewystarczająca, architektura z Ollamą oraz to, jak poprawiła się precyzja w wąskiej dziedzinie.
13 min czytaniaBudowanie systemów RAG, które rzeczywiście działają w produkcji
Systemy RAG działające w produkcji: przetwarzanie dokumentów, dzielenie na fragmenty, tworzenie wektorów, baza danych wektorowych, wyszukiwanie oraz generowanie za pomocą modeli językowych oparte na oryginalnych źródłach.
18 min czytaniaBez historii. Tylko minimalny kod potrzebny do stworzenia działającego RAG.
Minimalny kod dla działającego aplikacji RAG, bez zbędnych szczegółów: klucze, zależności, model embeddingowy, Qdrant do przechowywania wektorów oraz Gemini do generowania odpowiedzi.
13 min czytaniaNotatki praktyczne: inteligentne sposoby poprawy odpowiedzi agentów AI w środowisku produkcyjnym
Szczegółowy przewodnik po Notatkach praktycznych: inteligentne sposoby poprawy odpowiedzi agentów AI w środowisku produkcyjnym: umowy, sprawdzania oraz gotowe elementy kodu dla zespołów wdrażających ten model.
9 min czytaniaUwagi praktyczne: RAG typu Vector‑native w Oracle: embeddingi, HNSW/IVF oraz rozwiązania hybrydowe
Krok po kroku instrukcja obsługi Notatek praktycznych: RAG typu Vector‑native w Oracle – embeddingi, HNSW/IVF oraz rozwiązania hybrydowe; umowy, sprawdzanie oraz miejsca na kod do wstawienia dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
11 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.