Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Материалы о React, Node.js, TypeScript и AI. Переведённый текст показывается, если он есть. Если нет — вы видите английский текст и пометку об этом.
Тег: HNSW
Пять способов индексации векторов для RAG, протестированных на миллионе эмбеддингов Википедии
Пять способов индексации векторов для RAG, протестированных на миллионе эмбеддингов Википедии: flat, IVFFlat, HNSW, гибрид BM25 и DiskANN, с показателями задержки и точности восстановления.
9 мин чтенияПоиск векторов в Azure AI Search: HNSW, профили и ретривер RAG на Python
Создание векторного индекса в Azure AI Search с использованием Python: HNSW против полного KNN, профили, эмбеддинги, векторные запросы и промпты RAG, а также советы по гибридному поиску.
9 мин чтенияВнутри векторных баз данных: IVF, древовидные структуры, HNSW и квантизация произведений.
Внутри векторных баз данных: точный поиск против приблизительного, кластеры IVF, древовидные леса, слои HNSW и их параметры, а также каковы затраты на квантизацию продукта.
7 мин чтенияПочему запрос в Weaviate тормозит: профилирование по этапам
Профилирование запросов в Weaviate возвращает вместе с ответом разбивку времени по этапам, и медленные фильтры, чтение с диска, поиск по графу или пересчёт оценок быстро отличаются друг от друга.
5 мин чтенияМы отказались от векторной базы: pgvector спокойно обслуживает 40 млн эмбеддингов
История миграции: замена платного векторного хранилища на pgvector на 40 миллионах строк — как мы делали бэкфилл, какая ошибка с полнотой пряталась за дашбордами и когда переходить не стоит.
5 мин чтенияЗа пределами наивного RAG: память HNSW, гибридный поиск и длинный контекст
Почему векторные индексы в памяти упираются в стену на больших объёмах, где ломается поиск по точному совпадению и как BM25-гибриды, RRF и PostgreSQL вписываются в мир длинного контекста.
5 мин чтенияКак работает векторная база данных: эмбеддинги, векторный поиск и человеческая память
Модель мышления, основанная на памяти, для векторного поиска: как работают эмбеддинги, сходство, индексы ближайших соседей и фильтры метаданных в векторной базе данных для RAG.
9 мин чтенияНастройка индексов HNSW и масштабирование поиска векторов для производственных систем RAG
Узнайте, как параметры M и ef в HNSW влияют на точность воспроизведения, задержку и объем памяти, как настроить их в Chroma, а также когда следует масштабировать векторную базу данных вертикально или с помощью шардинга.
4 мин чтенияКак на самом деле работают векторные базы данных: от эмбеддингов до гибридного поиска
Объясняется, как эмбеддинги кодируют смысл, как масштабируются поиск по сходству и индексация, а также когда гибридный поиск и векторные базы данных действительно подходят для корпоративных систем искусственного интеллекта.
8 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.