RAG

Если вы работаете с генерацией с расширением поиска (RAG), этот раздел объясняет векторные представления текста (эмбеддинги) простым языком: что это такое, как они работают в поиске и извлечении данных, и как вызывать два распространенных локальных режима из Python с помощью Ollama или OpenAI-совместимого HTTP API (так как многие серверы на базе llama.cpp поддерживают такой интерфейс).

Neo4j — это то, что вы выбираете, когда связи и есть данные. Если ваша предметная область выглядит как доска с кружками и стрелками, то попытка запихнуть её в таблицы будет болезненной.

Большинство локальных установок искусственного интеллекта начинаются с модели и среды выполнения.

OpenClaw — это самоуправляемый AI-ассистент, предназначенный для работы с локальными LLM-движками, такими как Ollama, или с облачными моделями, такими как Claude Sonnet.

Большинство локальных настроек ИИ начинаются одинаково: модель, среда выполнения и интерфейс чата.

Чанкинг — это наиболее недооцененный гиперпараметр в Retrieval-Augmented Generation (RAG): он определяет, что видит ваша LLM, насколько дорогостоящим становится индексирование, и сколько контекстного окна LLM тратится на каждый ответ.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Самостоятельное размещение LLM позволяет контролировать данные, модели и выводы — это практический путь к суверенитету ИИ для команд, предприятий и стран.

Экосистема Python в этом месяце доминируется Claude Skills и инструментами для AI-агентов. В этом обзоре мы анализируем топовые трендовые репозитории Python на GitHub.

Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.

Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с самонастраиваемыми моделями?

Выбор лучшей LLM для Cognee требует баланса между качеством построения графов, уровнями галлюцинаций и ограничениями оборудования. Cognee лучше всего работает с крупными моделями с низким уровнем галлюцинаций (32B+) через Ollama, но средние варианты подходят для более легких настроек.

Библиотека Python для Ollama теперь включает в себя нативные возможности поиска в интернете с Ollama. С несколькими строками кода вы можете дополнить свои локальные LLMs актуальной информацией из интернета, снижая вероятность галлюцинаций и повышая точность.

Выбор правильного векторного хранилища может стать решающим фактором для производительности, стоимости и масштабируемости вашего приложения RAG. Это комплексное сравнение охватывает самые популярные варианты на 2024–2025 годы.

Ollama’s Web Search API позволяет дополнять локальные LLMs актуальной информацией из интернета. Это руководство показывает, как реализовать возможности веб-поиска на Go, от простых API-запросов до полнофункциональных поисковых агентов.

Запуск локальных языковых моделей (LLM) теперь практичен для разработчиков, стартапов и даже корпоративных команд. Но выбор правильного инструмента — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI или других — зависит от ваших целей: