Kada koristiti LangGraph, LangChain i LangSmith u jednom AI stacku
LangChain, LangGraph i LangSmith rješavaju različite probleme, a stack je jasniji kada svaki sloj ima specifičan posao.
Tag
#RAG
7 odgovarajućih blog objava pod ovom konkretnijom implementacijskom temom.
Vodič kroz tag
#RAG povezuje članke kroz jedan uži alat, platformu ili obrazac implementacije.
Što pokazuje
RAG je skraćenica za retrieval-augmented generation, obrazac gdje LLM dohvaća relevantan vanjski kontekst prije generiranja odgovora umjesto da se oslanja samo na memoriju modela.
Zašto je važan
Važno je kada su točnost, svježina, sljedivost ili uzemljenje specifično za domenu važniji od dopuštanja da model reagira samo na temelju generičke predvježbe.
U arhivi
U ovoj arhivi RAG se pojavljuje u cjevovodima dokumenata, grupiranju, ugrađivanju, kvaliteti dohvaćanja, procjeni i implementacijama umjetne inteligencije u stvarnom svijetu za koje su potrebni utemeljeni odgovori. Trenutno se pojavljuje u 7 objava i prelazi kroz 2 kategorije.
Referenca
Često se pojavljuje uz
Kako Ubuntu 26.04 popravlja AI development
Ubuntu 26.04 LTS poboljšava sigurnosni, container i retrieval sloj s kojim se AI timovi stalno bore tijekom razvoja i deploya.
Što Qdrant 1.17 znači za production RAG
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 za production RAG
Qdrant multitenancy i collection aliasi olakšavaju serviranje više korisnika i sigurno prebacivanje retrieval indexa u production RAG sustavima.
Kako izgraditi RAG sustav s Qdrantom i hybrid searchom
Praktična Qdrant RAG arhitektura koja koristi dense vectors, sparse vectors, prefetch i multi-stage search.
Kako učiniti RAG pouzdanijim uz evaluation i LangSmith
RAG sustavi postaju korisni kada evaluirate kvalitetu retrievala, branite se od prompt injectiona i pregledavate tragove s LangSmithom.
Kako izgraditi RAG pipeline s PostgreSQL-om i pgvectorom
Praktična RAG arhitektura koja koristi PostgreSQL, pgvector, embeddings i model koji odgovara na temelju dohvaćenog contexta.