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: Retrieval
Три причини невдач у продакшн-системах RAG: фрагментований контекст, зміни у даних та неправильне використання.
Три причини невдачі систем RAG у продакшені: фрагментований контекст через розділення на частини, зміна змісту з ростом бази знань та неправильне використання незважаючи на ефективне пошук, із способами виправлення на рівні шарів.
11 хв читанняПереранжування в RAG: крос-енкодери проти суддів у вигляді LLM та їхній затримки
Як двоступеневий реранкер виправляє порядок кандидатів у RAG, порівняння крос-енкодерів із суддями у вигляді LLM, витрати на затримку, способи збоїв та як їх оцінювати.
14 хв читанняЧому існує RAG: параметрична пам’ять, щільний пошук та стаття 2020 року.
Чому існує RAG: обмеження параметричної пам’яті, як BM25 та ембеддинги призвели до щільного пошуку, та які компроміси існують між RAG-Sequence та RAG-Token у цій статті.
7 хв читанняДебагування процесу отримання даних у RAG: Recall@K, BM25, гібридне поєднання та переранжування
Невеликий експеримент із пайплайном RAG, який поставив правильний фрагмент на четверте місце, що демонструє, як розділення на фрагменти, алгоритм BM25, об’єднання рангів та їх переранжування впливають на показники Recall@3 та MRR.
11 хв читанняСім архітектур RAG, що виходять за межі наївного підходу, та ситуації, коли кожна з них підходить.
Наївний RAG зламується передбачуваними способами. Сім архітектур — від контекстуальних нотаток до багатоагентних систем та механізмів відтворення пам’яті — з їхніми перевагами та ситуаціями, коли використовувати кожну.
9 хв читанняЧому реранкінг — це найдешевша велика перевага у пайплайні RAG
Отримання 50 елементів та їх переранжування до 5: як переранжування за допомогою крос-енкодера виправляє порядок у пайплайні RAG, які переваги та затримки можна очікувати, коли його можна пропустити та що слід використовувати.
8 хв читанняЧому RAG все ще дає неправильні відповіді: гібридний пошук, переранжування та Recall@K
Чисті фрагменти не гарантують якісних відповідей. Дізнайтеся, де зазнає невдачі відтворення векторів, та як фузія, крос-енкодер для переранжування, HyDE та метод оцінки Recall@K це виправляють.
6 хв читанняMultiDocFusion: ієрархічне розділення на фрагменти для технології RAG у довгих PDF-документах.
MultiDocFusion зберігає контекст розділу в кожному фрагменті довгого PDF: виявлення макету, OCR, групування за допомогою дерева заголовків та алгоритмів DFS, що забезпечує на 8–15% краще отримання інформації за принципом RAG.
7 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 читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.