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: rag
Шестимісячний план розвитку від початківця до професійного інженера штучного інтелекту
Дотримуйтесь місяць за місяцем плану, який охоплює Python, API LLM, RAG, агентів, оцінку, розгортання та витрати, разом із чотирма проектами портфоліо, які демонструють вашу здатність створювати системи штучного інтелекту.
10 хв читанняП’ятдесят років досліджень у сфері пошуку, які приховані всередині вашої системи RAG.
Розбиття тексту на фрагменти, гібридний пошук, HyDE, переранжування та оцінка – усі ці методи мають десятиліттями існуючі аналоги в галузі пошуку інформації. Огляд досліджень та їхні обмеження.
17 хв читанняДорожня карта розробки систем штучного інтелекту на 2026 рік: від Python до агентів та технологій LLMOps.
Етапний навчальний шлях до 2026 року зі створення систем штучного інтелекту, від Python та математики через класичні методи машинного навчання та глибоке навчання до технологій RAG, MCP, агентів, оцінки та розгортання.
14 хв читанняЯкість RAG у часі індексації: типи фрагментів, очищення та мітки для пошуку
Якість RAG у час індексації: створення фрагментів тексту, таблиць та зображень, усунення шуму від парсера та додавання міток для пошуку, написаних LLM, що приблизно вдвічі зменшило кількість невдалих пошуків.
12 хв читанняТри 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 читанняSpring AI в корпоративному середовищі: агент підтримки з інструментами, RAG та оглядом
Spring AI для асистента з триажу інцидентів: запити як контракти, структурований вихід, виклик інструментів, відкриття MCP, Qdrant RAG, відстеження та обмежені цикли агента.
13 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 читанняАудит 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 читанняGraphify, OKF та RAG: який шар контексту потрібен вашій кодовій базі?
Бенчмарки показують, що Graphify досягає такої ж точності, як і векторний RAG. Ось як Graphify, OKF від Google та векторний RAG взаємодіють між собою, з механізмами виявлення невдач та матрицею прийняття рішень.
12 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.