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: rags
Практические советы: Улучшение производительности RAG — Часть 2: HyDE (гипотетический документ)
Пошаговое руководство по практическим советам: улучшение производительности RAG — Часть 2: HyDE (гипотетические документы, проверки и слоты для кода для команд, использующих эту схему).
6 мин чтенияПрактические заметки: проектирование кэша для ИИ-агентов: кэширование внутри цикла
Пошаговое руководство по практическим рекомендациям: проектирование кэша для ИИ-агентов; кэширование внутри цикла: контракты, проверки и готовые блоки кода для команд, использующих эту схему.
6 мин чтениясемантический поиск против векторного поиска: в чём разница, и
Семантический поиск против векторного поиска: сначала поиск по ключевым словам, затем с использованием векторов и смысла; когда каждый из методов имеет преимущество, и как они сочетаются для поиска в системах RAG.
14 мин чтенияRAG — это не просто чат-бот: что на самом деле происходит внутри
RAG — это не просто чат-бот: движок обработки данных, векторная база данных, этапы поиска и генерации, а также причины, по которым демо-версии скрывают то, что действительно необходимо в производственных пайплайнах.
15 мин чтенияот тонкой настройки к точности: значительное снижение
Тонкая настройка в сочетании с RAG для сокращения галлюцинаций: почему одна лишь тонкая настройка недостаточна, архитектура с Ollama и то, как улучшилась точность в узкой области применения.
13 мин чтениясоздание систем RAG, которые действительно работают в производственной среде
Системы RAG, работающие в производстве: загрузка документов, разбиение на фрагменты, генерация эмбеддингов, векторная база данных, поиск информации и генерация текста с использованием LLM с учетом исходных источников.
18 мин чтениябез примеров. Только минимальный код для создания рабочего RAG.
Минимальный код для рабочего приложения RAG без лишних деталей: ключи, зависимости, модель эмбеддингов, сервис Qdrant для хранения векторов и Gemini для генерации ответов.
13 мин чтенияПрактические советы: умные способы улучшения ответов ИИ-агентов в производственной среде
Пошаговое руководство по практическим советам: умные способы улучшения ответов ИИ-агентов в производственной среде: контракты, проверки и готовые блоки кода для команд, использующих эту модель.
9 мин чтенияПрактические заметки: RAG, оптимизированный для векторов, в Oracle: эмбеддинги, HNSW/IVF и гибридные подходы
Пошаговое руководство по практическим заметкам: RAG, оптимизированный для векторов, в Oracle: эмбеддинги, HNSW/IVF и гибридные подходы; контракты, проверки и готовые блоки кода для команд, внедряющих эту архитектуру.
11 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.