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: semantic-search
Usługa semantycznego wyszukiwania wykorzystująca bazę danych wektorową Pinecone za serwerem MCP.
Usługa semantycznego wyszukiwania wielokrotnego użytku: dzielenie plików PDF na fragmenty, przechowywanie wektorów w bazie danych Pinecone oraz umożliwianie dowolnemu agentowi wyszukiwania ich za pośrednictwem serwera FastMCP.
7 min czytaniaMapa pól RAG: od podstawowych zasad do błędów w produkcji
Dwa pipeline’y, trzy etapy oraz lista nazwanych błędów: jak działa generacja wzbogacona o dane, gdzie się psuje oraz jakie rozwiązania radzą sobie z każdym problemem.
7 min czytaniaProjektowanie przenośnego systemu wyszukiwania semantycznego dla wielu użytkowników na Kubernetes i Qdrant
Jak platforma wyszukiwania semantycznego wykorzystuje Kubernetes do zapewnienia przenośności oraz routingu uwzględniającego użytkowników, aby jej baza danych wektorowych była wymienna, a obciążenia robocze izolowane.
6 min czytaniaZnaczenie jako współrzędne: od embeddingów do baz danych wektorowych i RAG
Embeddingi, podobieństwo kosinowe, bazy danych wektorowych oraz pętla RAG wyjaśnione za pomocą czterech krótkich zdań o psach, kotach i Paryżu, aby zwiększyć liczba kliknięć w wyszukiwarkę semantyczną.
11 min czytaniaSzukanie semantyczne w PostgreSQL przy użyciu pgvector i Node.js – nie potrzeba LLM
Szukanie semantyczne w PostgreSQL przy użyciu pgvector i Node.js, bez LLM: embeddingi MiniLM, fragmenty danych, indeks IVFFlat, operatorzy odległości oraz sposoby odczytywania wyników.
8 min czytaniaPoza podobieństwem kosinusowym: porównanie pięciu technik wyszukiwania w RAG
Kosinus, BM25, hybrydowy RRF, ponowne rankowanie za pomocą kodera krzyżowego oraz MMR – wyjaśnione przy użyciu kodu, zalet i wad oraz podejście oparte na zapytaniu do wyboru odpowiedniej techniki wyszukiwania dla RAG.
10 min czytaniaJak naprawić puste wyniki wyszukiwania, gdy system RAG nie zwraca żadnych danych
System RAG, który nie zwraca żadnych wyników, naprawiany krok po kroku: pobieranie danych, progi oceny, filtry, przepisywanie zapytań, wyszukiwanie hybrydowe, ponowna klasyfikacja i rozwiązania awaryjne.
9 min czytaniaSzukanie semantyczne w PostgreSQL przy użyciu pgvector i .NET: praktyczne ustawienie
Przechowuj embeddy obok danych relacyjnych, twórz indeksy HNSW lub IVFFlat, filtrowaj i łącz hybrydowe ranki, a także oceniaj, czy pgvector wystarcza do twojej aplikacji.
9 min czytaniaWskazówki praktyczne: Wyszukiwanie wektorowe, wyszukiwanie semantyczne i RAG: Jak sztuczna inteligencja znajduje
Praktyczne wskazówki: wyszukiwanie wektorowe, wyszukiwanie semantyczne oraz RAG: jak sztuczna inteligencja znajduje umowy, sprawdzenia oraz gotowe fragmenty kodu dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
9 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.