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: pgvector
Перенесення RAG з Pinecone до Postgres pgvector: через шість місяців
Перенесення RAG з Pinecone до Postgres pgvector через шість місяців: 9 мільйонів векторів, реальні витрати, показники затримки та точності, що погіршилося, та коли pgvector є правильним вибором.
7 хв читанняГібридний пошук у Postgres для допоміжного пристрою в сфері охорони здоров’я: схема, розбиття на частини, RRF та методи оцінки.
Гібридний пошук у Postgres для асистента з охорони здоров’я: розбиття на частини з урахуванням структури, pgvector з RRF, бінарна квантизація, пороги оцінки та належна оцінка.
19 хв читанняП’ять способів індексування векторів для RAG, протестовано на мільйоні ембеддингів Вікіпедії
П’ять способів індексування векторів для RAG, протестованих на мільйоні ембеддингів Вікіпедії: flat, IVFFlat, HNSW, гібрид BM25 та DiskANN, із показниками затримки та точності.
9 хв читанняВибір векторної бази даних для RAG: порівняння восьми варіантів
Порівняйте Chroma, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Pinecone, Turbopuffer та TiDB за масштабом, фільтрацією, витратами та операціями, а також визначте, у чому проявляються недоліки векторних RAG.
12 хв читанняAegisOps: Автономний агент SRE з чотирма рівнями пам’яті
Як агент LangGraph ReAct вирішує інциденти в Kubernetes за допомогою епізодичної пам’яті pgvector, рівнів автономії, контрольованих політиками, шістнадцяти інструментів та повного журналу аудиту.
12 хв читанняBM25 Plus pgvector із функцією об’єднання взаємних рангів: гібридний пошук для RAG у Python
Гібридний пошук для RAG у Python: чому щільний метод пошуку пропускає точні терміни, як BM25 та косинусний пошук pgvector доповнюють один одного, поєднані з RRF у Postgres.
8 хв читанняСемантичний пошук у PostgreSQL за допомогою pgvector та Node.js — без необхідності в LLM
Семантичний пошук у PostgreSQL за допомогою pgvector та Node.js без ШІ: ембеддинги MiniLM, чанки, індекс IVFFlat, оператори відстані та спосіб читання оцінок.
8 хв читанняПам’ять клієнта для штучних інтелектуальних агентів за суворим бюджетом токенів.
Як шар пам’яті агента видобуває факти, оцінює їхню важливість, усуває дублікати за критерієм косинуса 0,92, зберігає вектори у pgvector та здійснює пошук у межах ліміту у 2 048 токенів із механізмом видалення.
8 хв читанняСемантичний пошук у PostgreSQL за допомогою pgvector та .NET: практична налаштування
Зберігайте ембеддинги поруч із реляційними даними, створюйте індекси HNSW або IVFFlat, фільтруйте та поєднуйте гібридні рейтинги, а також визначайте, чи достатній pgvector для вашого додатку.
9 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.