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: chroma
Создание помощника для документации API с использованием RAG и LlamaIndex
Создать помощника для документации API с использованием LlamaIndex: загрузить Markdown-документы, разбить их на части с помощью SentenceSplitter, встраивать информацию, сохранять в Chroma и выполнять запросы с использованием RAG QueryEngine.
6 мин чтенияChroma Context-1: 20-миллиардный поисковый субагент для более дешевого и точного агентного RAG
Chroma Context-1 — это 20-миллиардный поисковый саб-агент для агентного RAG, который сокращает собственный контекст. Как он обучался, что ему нужно от системы управления и каковы его ограничения.
10 мин чтенияСравнительный анализ пяти встроенных хранилищ векторов: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite
Пять встроенных векторных баз данных, протестированных для локального RAG: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite и NumPy сравнивались по показателям восстановления информации, задержки, фильтрации и проблеме «холодного старта».
8 мин чтенияОдин ретривер, три бэкенда: портирование поиска NumPy в Chroma, FAISS, Pinecone
Перенесите ручно разработанный инструмент по поиску с использованием NumPy и функции косинуса в Chroma, FAISS и Pinecone, и узнайте, что добавляют индексы, фильтры метаданных и возможность сохранения данных, а также какие ошибки снижают релевантность результатов.
11 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 чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.