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: qdrant
ROE против TechRAG: GraphRAG на Docker с Qdrant или на SQLite с LanceDB.
Два подхода к реализации GraphRAG: Qdrant, MongoDB и модель объемом 120 млрд параметров против LanceDB, SQLite и qwen2.5 объемом 7 млрд параметров, с сравнением логики поиска и извлечения информации.
7 мин чтенияПроектирование портативной семантической системы поиска с поддержкой нескольких тенантов на Kubernetes и Qdrant
Как платформа семантического поиска использует Kubernetes для обеспечения портативности и маршрутизации с учетом тенантов, чтобы её база векторных данных оставалась заменяемой, а рабочие нагрузки — изолированными.
6 мин чтенияЛокальная система обработки текста с использованием Qdrant, fastembed и Gemini на Python
Небольшая система RAG на Python: разбивка локальных документов на части, встраивание их офлайн с помощью fastembed, хранение векторов в Qdrant и ответы на вопросы с использованием Gemini через командную строку.
6 мин чтенияПамять семантических агентов в LangGraph с использованием Qdrant и механизм воспроизведения данных между потоками
Обеспечьте агенту LangGraph долгосрочную память с использованием Qdrant: сохраняйте информацию о пользователях, восстанавливайте её по идентификаторам тредов и добавляйте фильтры нагрузки для изоляции множества арендаторов.
10 мин чтенияАгентный RAG с Agno Teams: переписывание запросов, цикл критики и Qdrant
Агентный RAG с командой Agno: координатор переписывает запросы, критик повторно выполняет поиск, а ответы поступают исключительно из одобренного контекста в гибридном поиске Qdrant.
22 мин чтенияПолностью локальная пайплайн GraphRAG с использованием LangExtract, Neo4j, Qdrant и Ollama
Создайте GraphRAG на локальных моделях: извлеките сущности с помощью LangExtract, сохраните их в Neo4j, индексируйте в Qdrant, а затем расширяйте подграфы для получения ответов, основанных на структуре графа.
39 мин чтенияСокращение расхода токенов в RAG на 67% с помощью мультивекторов Qdrant и изоляции предложений
Пайплайн для правового поиска на основе RAG, который переранжирует результаты с использованием ColBERT внутри Qdrant, изолирует соответствующее предложение и жертвует небольшой задержкой ради подтвержденной экономии 67,1% токенов.
8 мин чтенияСоздание системы вопросов и ответов с цитированием на основе PDF-документов центральных банков с использованием технологии RAG
Практическое создание системы RAG на основе квартальных отчетов центральных банков: загрузка данных, поиск с учетом актуальности, цитируемые ответы и практические ошибки, возникающие на этом пути.
8 мин чтенияРазработка агента RAG для обработки голоса с использованием LiveKit, Qdrant и MLflow
Создайте ассистента для ипотечных кредитов с преобразованием речи в текст с использованием LiveKit, LlamaIndex и Qdrant, при этом в MLflow должны отображаться трассы OpenTelemetry, показывающие каждый шаг поиска и работы большой языковой модели.
46 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.