Vector Database

Векторные представления текста для RAG и поиска — Python, Ollama, совместимые с API OpenAI

Векторные представления текста для RAG и поиска — Python, Ollama, совместимые с API OpenAI

Встраивания для RAG — Python, Ollama, API OpenAI.

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).

Руководство по RAG (Retrieval-Augmented Generation): архитектура, реализация и развертывание в продакшене

Руководство по RAG (Retrieval-Augmented Generation): архитектура, реализация и развертывание в продакшене

От базового RAG до продакшена: чанкинг, векторный поиск, реранкинг и оценка — всё в одном руководстве.

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