Kategorija
10 odgovarajućih blog objava u ovoj tematskoj traci arhive.
Vodič kroz kategoriju
Što ovdje pripada
Praktične smjernice za retrieval pipeline i vektorske sustave pretrage.
Kako čitati arhivu
Članci o RAG-u, embeddingsima, Qdrantu, pgvectoru i produkcijskom dizajnu dohvaćanja.
Koliko je široko
Trenutno sadrži 10 objava i 9 povezanih tagova koji otkrivaju detaljnije podteme.
Česti tagovi u ovoj kategoriji
Praktični vodič za RAG u produkciji: spojite sparse i dense retrieval, svjesno uvedite reranking, izgradite evaluacijske gateove i pošteno procijenite isplati li se GraphRAG.
pgvector i Qdrant oboje podržavaju embeddings, ali odgovaraju različitim operativnim modelima za product search i retrieval.
Qdrant 1.17 dodaje relevance feedback, kontrole latencije, telemetriju i poboljšanja UI-a koja su važna kada je retrieval dio stvarnog produkcijskog sustava.
Qdrant multitenancy i collection aliasi olakšavaju serviranje više korisnika i sigurno prebacivanje retrieval indexa u production RAG sustavima.
Praktična usporedba zadržavanja vektora u PostgreSQL-u s pgvectorom i premjestanja retrievala u Qdrant.
Praktična Qdrant RAG arhitektura koja koristi dense vectors, sparse vectors, prefetch i višestupanjsko pretraživanje.
Qdrant je AI-native vector search engine za timove kojima trebaju semantic retrieval, multitenancy i fleksibilni vector layouti.
RAG sustavi postaju korisni kada evaluirate kvalitetu retrievala, branite se od prompt injectiona i pregledavate tragove s LangSmithom.
Praktična RAG arhitektura koja koristi PostgreSQL, pgvector, embeddings i model koji odgovara na temelju dohvaćenog konteksta.
pgvector dodaje vector search u PostgreSQL i dobar je fit kada retrieval želite blizu postojećih podataka.
