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.
Vodic kroz tag
#RAG povezuje članke kroz jedan uži alat, platformu ili obrazac implementacije.
Što pokazuje
RAG je AI retrieval pattern.
Zašto je važan
RAG je važan kada su ponašanje modela, dohvat konteksta, orkestracija, evaluacija ili produkcijski AI tijekovi rada dio posla.
U arhivi
U ovoj arhivi RAG se pojavljuje u raspravama o AI sustavima, agentima, integraciji modela i produkcijskoj uporabi. Trenutno se pojavljuje u 7 objava i prelazi kroz 2 kategorije.
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.