Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: ChromaDB
Аудит процесу отримання даних за технологією RAG щодо застарілих фрагментів, відхилень та шумного контексту.
Аудит Python для отримання даних за технологією RAG: ідеальні запити, критерії кореляції за косинусом, перевірки відхилень за методом Колмогорова-Смірнова та ефективність використання контексту, а також як читати звіт.
12 хв читанняБагатоагентна рекомендувальна система K-Drama: BERTopic, RAG та метод Reciprocal Rank Fusion
Рекомендувач K-dramа, який враховує смаки: теги BERTopic trope, ChromaDB RAG, агент для інтерв’ю, розширення запитів та метод Reciprocal Rank Fusion перед повторним ранжуванням за допомогою LLM.
10 хв читанняВід простого підходу до готового рішення RAG для звітів SEC 10-K: формування частин даних, гібридний пошук.
Чому підхід RAG у підручниках зазнав невдачі при обробці 300-сторінкових звітів 10-K та як це виправити: частини даних з урахуванням структури розділів, гібридний пошук, переранжування за допомогою крос-кодерів, перевірка та посилання на метадані.
8 хв читанняШар за шаром: створення справжнього каналу отримання даних RAG для штучних інтелектуальних агентів
Сплануйте потік RAG із контрактами SourceDocument та DocumentChunk, функціями чанкування, ембеддингів та ChromaDB, усе це через RetrievalService, який забезпечує стабільність агента.
10 хв читанняАсистент для документації у двох файлах Python: ChromaDB, LangChain та Claude
Перетворити 187-сторінковий PDF зі стандартами dbt на пошукового асистента з скриптом імпорту, локальними ембеддингами Hugging Face, ChromaDB та відповідями Claude, заснованими на документації.
7 хв читанняПриватний багатомодальний RAG на Mac з процесором M1: вибіркове читання графіків за допомогою Ollama
Приватний багатомодальний RAG на Mac з процесором M1 та Ollama: PyMuPDF для тексту та таблиць, невелика візуальна модель Qwen лише для діаграм, перевірки чисел та пошуку в ChromaDB.
10 хв читанняЧат-бот для ремонту флоту як приклад RAG у простій мові з Chroma та Ollama
RAG пояснюється за допомогою чат-бота для ремонту флоту: звіти про ремонт автомобілів надходять через WhatsApp, а Chroma, ембеддинги MiniLM та Llama 3.2 у Ollama виконують першу обробку.
7 хв читанняСемантичне пошукове забезпечення за допомогою ChromaDB та ембеддингів для мультиагентної платформи
Перехід корпоративної багатоагентної платформи до справжнього семантичного пошуку: розбиття тексту з урахуванням слів, косинусова відстань у ChromaDB, тестові шари та наступний крок RetrievalAgent.
10 хв читанняЩо зламалося в коригувальному потоці RAG для системи запитань та відповідей на YouTube з використанням LangGraph.
Чанкінг, обмеження ембеддингу, стан LangGraph, проблеми асинхронної роботи та швидкість транскрипції: помилки, виявлені під час створення бота для запитань та відповідей на YouTube, та способи їх усунення.
7 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.