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: FAISS
Чотири стратегії пам’яті для AI-агентів: рухомі вікна, FAISS та GraphRAG
Порівняйте способи надання агенту LLM пам’яті — від повної історії та рухомих вікон до зворотних індексів, семантичного пошуку FAISS та графа знань GraphRAG.
7 хв читанняПорівняльний аналіз п’яти вбудованих сховищ векторів: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite
П’ять вбудованих векторних баз даних, протестованих для локального RAG: FAISS, Chroma, LanceDB, VectLite та NumPy — порівняння за точністю, затримкою, фільтрами та проблемою «холодного старту».
8 хв читанняБезплатне донавчання медичної 7B-моделі: QLoRA, FAISS і захисні обмеження
Конвеєр із нульовим бюджетом на Kaggle T4: синтетичні дані, QLoRA, RAG за класичними текстами, перевірений шар знань, жорстко задані екстрені обмеження, реліз у GGUF і баги, на які ми натрапили.
5 хв читанняОдин Retriever, три бекенди: міграція пошуку NumPy до Chroma, FAISS, Pinecone
Перенесіть власний інструмент пошуку за допомогою косинуса з NumPy до Chroma, FAISS та Pinecone, та дізнайтеся, що додають індекси, фільтри метаданих та можливості зберігання, а також які помилки псують релевантність результатів.
11 хв читанняДозвольте Близнюкам вибрати джерело: FAISS, Tavily та прямі відповіді у LangGraph
Створіть невеликий робочий процес LangGraph, у якому Gemini направляє кожне запитання до бази знань FAISS, веб-пошуку Tavily або на пряму відповідь, з використанням механізму направлення структурованих результатів.
16 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.