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: rags
Практичні поради: покращення продуктивності RAG — Частина 2: HyDE (гіпотетичний документ)
Покрокове пояснення до практичних порад: покращення продуктивності RAG — Частина 2: HyDE (гіпотетичні документи, перевірки та слоти для коду для команд, які використовують цю схему).
6 хв читанняПрактичні поради: Проектування кешу для AI-агентів: Кешування всередині циклу
Покроковий посібник з практичних рекомендацій: проектування кешу для AI-агентів; кешування всередині циклу: контракти, перевірки та готові блоки коду для команд, які використовують цю схему.
6 хв читаннясемантичний пошук проти векторного пошуку: у чому різниця, та
Семантичний пошук проти векторного пошуку: спочатку пошук за ключовими словами, потім за векторами та значеннями, де кожен з методів має свої переваги, та як вони поєднуються для пошуку в системах RAG.
14 хв читанняRAG — це більше, ніж чат-бот: що насправді відбувається всередині
RAG — це більше, ніж чат-бот: двигун обробки даних, векторна база даних, етапи пошуку та генерації, а також причини, чому демонстрації приховують те, що насправді потрібно у продакшн-пайплайнах.
15 хв читаннявід дрібної налаштуваності до точності: значне зменшення
Тонке налаштування разом із RAG для зменшення галюцинацій: чому саме тонке налаштування є недостатнім, архітектура з Ollama та як покращилася точність у вузькій галузі.
13 хв читаннястворення систем RAG, які дійсно працюють у продакшені
Системи RAG, які працюють у продакшені: обробка документів, їх розділення на частини, створення ембеддингів, векторна база даних, пошук інформації та генерація тексту за допомогою LLM, яка ґрунтується на вихідних джерелах.
18 хв читаннябез історій. Лише мінімальний код для створення функціонального RAG.
Мінімальний код для функціонального додатку RAG, без зайвих деталей: ключі, залежності, модель ембеддингу, сервіс Qdrant для зберігання векторів та Gemini для генерації відповідей.
13 хв читанняПрактичні поради: розумні способи покращення відповідей AI-агентів у продакшні
Покрокове керівництво з практичних порад: розумні способи покращення відповідей AI-агентів у продакшні: контракти, перевірки та готові блоки коду для команд, які використовують цю модель.
9 хв читанняПрактичні нотатки: векторно-орієнтований RAG у Oracle: ембеддинги, HNSW/IVF та гібридні методи.
Покрокове пояснення практичних нотаток: векторно-орієнтований RAG у Oracle: ембеддинги, HNSW/IVF та гібридні підходи; контракти, перевірки та готові фрагменти коду для команд, які використовують цю схему.
11 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.