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: semantic-search
Сервіс семантичного пошуку з векторною базою даних Pinecone, розташованою за сервером MCP.
Сервіс семантичного пошуку з можливістю багаторазового використання: розділення PDF-файлів на частини, зберігання ембеддингів у векторній базі даних Pinecone та надання можливості будь-якому агенту здійснювати запити через сервер FastMCP.
7 хв читанняКарта полів RAG: від основних принципів до помилок у продакшені.
Два канали передачі даних, три етапи та список іменованих помилок: як працює генерація з підсиленням за допомогою пошуку, де вона зламується та які рішення усувають кожну проблему.
7 хв читанняПроєктування портативного багатокористувацького семантичного пошуку на Kubernetes та Qdrant
Як платформа семантичного пошуку використовує Kubernetes для забезпечення портативності та маршрутизації з урахуванням користувачів, щоб зробити її базу даних векторів замінною та ізолювати робочі навантаження.
6 хв читанняЗначення як координати: від ембеддингів до баз даних векторів та RAG
Ембеддинги, косинусна схожість, векторні бази даних та цикл RAG пояснюються за допомогою чотирьох коротких речень про собак, котів та Париж, щоб стимулювати кліки у семантичному пошуку.
11 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 читанняПонад косинусову схожість: порівняння п’яти технік пошуку для RAG
Косинус, BM25, гібридний RRF, крос-енкодер для переранжування та MMR — пояснення з кодом, компроміси та підхід, що спочатку враховує запит, для вибору техніки пошуку для вашого RAG.
10 хв читанняЯк виправити ситуацію, коли система RAG не повертає жодних результатів.
Система RAG, яка не повертає жодних результатів, відлагоджувана етап за етапом: отримання даних, пороги оцінки, фільтри, переписування запитів, гібридний пошук, переранжування та альтернативні рішення.
9 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 читанняПрактичні нотатки: векторний пошук, семантичний пошук та RAG: як ШІ знаходить
Покроковий огляд практичних порад: векторний пошук, семантичний пошук та RAG: як ШІ знаходить контракти, перевірки та готові фрагменти коду для команд, які використовують цю модель.
9 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.