Teadmistebaasiotsing ja teadmussüsteemid

Ehita alla tunni ajaga oma dokumentidel põhinev vestlus, ilma koodita. Kolm no-code valikut, mida 2026. aastal tasub kasutada, kompromissid ja mustrid, mis eristavad kasulikku RAG-i tüütust RAG-ist.

Ehita isiklik RAG: vestle oma dokumentidega (ilma koodita)

Ehitad dokumendipõhise assistendi ja tead, millal aegunud, madala kvaliteediga või skoobivälised allikad muudavad vastused ebaturvaliseks.

Tootmis-RAG-konveier on kuus etappi, igaühel oma mustrid, mis määravad kvaliteedi. Arhitektuur, valikud igal etapil ning iteratiivne hindamisdistsipliin, mis eristab töötava RAG-i pettumustvalmistavast.

Tootmis-RAG-i ehitamine: sissevõtt, embeddingud, otsing, ümberreastamine, eval

Kujundad tootmiskõlbliku RAG-süsteemi koos tükeldamise, otsingu, ümberjärjestamise, hindamise ja allikakontrollidega.

10 min lugemist

Ettevõtte teadmiste assistent on ohutu ainult siis, kui retrieval austab õigusi. Kuidas disainida RAG-i allikapiire, ACL-filtreid, dokumendiomanikke, logimist, aegunud allikate käsitlemist ja keeldumiskäitumist.

Ettevõtte teadmiste RAG: õigused, lekked ja allikapiirid

Disaini ettevõtte teadmiste RAG, millel on õigusteadlik retrieval, allikaomanikud, lekkekontrollid ja ohutu keeldumiskäitumine.

Veel selles teemas

7 minutit

IBM Technology. Selgitab RAG-i ja agentide sisestuspoolt: kuidas PDF-id ja muud failid ette valmistada, et dokumendi struktuur, tabelid ja paigutus säiliksid otsingu jaoks. See toetab artikli hoiatust, et RAG-i kvaliteet ja ohutus algavad enne embeddinguid.

Parem RAG ja AI agendid Doclinguga

20 minutit

Paragon. Käib läbi tootmise RAG-i õiguste probleemi ning võrdleb tööriistakutseid, namespace’e, ACL-tabeleid ja relatsioonipõhiseid õigusi. See toetab artikli põhireeglit: otsing peab tagastama ainult need allikad, mida praegune kasutaja tohib näha.

RAG-i õigused ja ligipääsukontroll: süvitsi õpetus

RAG-i kvaliteet algab enne otsingut. Turvalise dokumendiettevalmistuse juhend PDF-ide, OCR-i, metaandmete, õiguste, allika värskuse, kustutamise, pahavara riski ja operatsioonilise omanikluse jaoks.

Turvaline dokumentide ettevalmistus RAG-i jaoks: PDF-id, OCR, metaandmed ja säilitus

Disaini turvaline dokumentide töötlemisvoog RAG-i jaoks koos õiguste metaandmete, OCR-i kvaliteedikontrollide, allika värskuse, säilitusreeglite, kustutamiskäitumise ja ettevalmistustestidega.

Suured kontekstiaknad on olemas, aga kvaliteet võib halveneda ammu enne tehnilist piiri. Konteksti-insenertöö on distsipliin kontekstiakende efektiivseks kasutamiseks: mida kaasata, mida kokku võtta, mida värskelt välja otsida ning millised mustrid hoiavad kvaliteedi kõrgel.

Konteksti-insenertöö: suurte kontekstiakende haldamine ilma kvaliteedilanguseta

Koostad kontekstistrateegia, mis eraldab juhised, mälu, retrieval'i ja hetkeülesande ning hoiab pika konteksti hallatavana.

Prompting, RAG ja peenhäälestus on kolm suurt hooba LLM-ide kohandamiseks sinu probleemile. Iga sobib mõnele probleemile ja ei sobi teistele. Raamistik valimiseks, iga reaalsed kulud ja toodangumustrid, kus nende kombineerimine hiilgab.

Valik promptingu, RAG-i ja peenhäälestuse vahel (ja millal kombineerida)

Otsustad promptimise, RAG-i ja peenhäälestuse vahel teadmiste, käitumise, kulu, hoolduse ja riski põhjal.

Klassikalisel tükipõhisel RAG-il on piirid. Graafi-RAG, agentne RAG ja pika konteksti RAG nihutavad neid piire erinevatel viisidel. Millal kumb on õige tööriist, kuidas need päriselt töötavad ja millised tootmiskompromissid loevad.

RAG tükkidest kaugemale: graafi-RAG, agentne RAG ja pika konteksti RAG

Valid klassikalise, graafi-, agentse või pika konteksti RAG-i vahel vastavalt andmesuhetele, päringu keerukusele ja tootmisriskile.

Enamik RAG-i rakendusi töötab halvasti, sest nad saavad kolm asja valesti. Praktiline juhend dokumentide tükeldamiseks, tulemuste rerankimiseks ja märksõna- ning semantilise otsingu kombineerimiseks — ilma et peaksid otsinguinseneriks saama.

Tükeldamine, rerankimine ja hübriidotsing: pane RAG päriselt tööle

Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.

Realistlik AI klienditoe agendi disain, mis lahendab levinud juhtumid, eskaleerib raskemad ja ei tee sellist viga, mis Hacker Newsis lõpetab. Arhitektuur, promptid, kaitsepiire.

AI klienditoe agent, mis lahendab 70% piletitest

Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.

Täielik samm-sammuline juhend päris AI agendi ehitamiseks n8n-is — agent, mis triaažib sissetulevaid leade, rikastab neid, hindab ja suunab edasi. Iga noode, iga prompt, iga lõks.

Ehita oma esimene AI agent n8n-is: leadide triaaži töövoog algusest lõpuni

Kavandad leadide triaaži agendi selgete tööriistade, skeemide, suunamisreeglite, logimise ja inimülevaatusega.

9 minutit

IBM Technology. Tihedam fookus kahele tehnikale, mida tiimid kõige sagedamini segi ajavad. Läheb sügavamale andmete värskuse, allika atributsiooni ja inference-aja kiiruse argumendi osas fine-tuningu poolt. Vaatamist väärt, kui üritad spetsiifiliselt argumenteerida tarbetu fine-tune projekti vastu.

RAG vs Fine Tuning

13 minutit

IBM Technology. Selge tahvli-läbikäik kõigist kolmest tehnikast koos nende vastavate kuludega — leidmise latentsus, treenimise arvutusvõimsus ja katastroofiline unustamine, ainult-promptiga lahenduste piirid — ja kombinatsioonid, mis produktsioonis päriselt mõtet annavad. Lõpetav näide juriidilisest AI-süsteemist, mis kasutab kõiki kolme, on peaaegu täpselt artikli "millal kombineerida" argument.

RAG vs Fine-Tuning vs prompti inseneeria: AI-mudelite optimeerimine

16 minutit

Prompt Engineering. Keskendunud läbikäik Microsofti GraphRAG-ist — entiteetide eraldamine, kogukondade kokkuvõtted, päringule-keskendunud kokkuvõte — seadistatud lokaalsel masinal koos kulu märkmetega. Vaata see artikli graph-RAG sektsiooni jaoks; kulu-arutelu on osa, mille enamik kirjutisi vahele jätab.

Graph RAG: RAG-i parandamine teadmusgraafidega

39 minutit

Cole Medin. Töötav agentse-RAG-pluss-teadmusgraafi ehitus, kus agent otsustab, millal teha vektorotsingut, millal lüüa Neo4j-i pihta ja millal mõlemat. See on YouTube'i puhtaim demonstratsioon "agent leidmise-planeerijana" mustrist, mida artikkel kirjeldab, koodis, mille saad päriselt alla tõmmata ja käivitada.

Tutvustame RAG 2.0: agentne RAG + teadmusgraafid (TASUTA mall)

17 minutit

AI Engineer. Douwe Kiela juhtis FAIR-is originaalset RAG-artiklit ja saadab nüüd RAG-i regulatsiooniga ettevõtetesse. Ettekanne on enamasti sellest, mis mastaabis lakkab töötamast — chunking-strateegiad, mis ei pea vastu 100k dokumendile, "täpsus on lauasarja, ebatäpsus on päris probleem" ja miks atributsioon ja observability tähendavad rohkem kui embedding-mudel. Hea kalibratsioon enne artikli evaluatsiooni- ja monitooringusektsioonide ülelugemist.

RAG-agendid produktsioonis: 10 õppetundi, mille saime — Douwe Kiela, RAG-i looja

19 minutit

AI Engineer. LlamaIndexi CEO käib läbi lõhe "naiivse RAG-demo" ja päris konveieri vahel — small-to-big leidmine, alaküsimuste marsruutimine, hübriidotsing, hindamine. Tema slaidide kuju kaardistub peaaegu otse artikli konveieri-sektsioonidele; vaata kõigepealt, siis loe artiklit uuesti, tema diagrammid peas.

Produktsioonivalmis RAG-rakenduste ehitamine: Jerry Liu

69 minutit

Greg Kamradt. Artikkel kulutab chunkingule palju sõnu; see on pikim, kannatlikuim selgitus sellele, mida iga chunkingu strateegia päriselt teeb — märgi-rekursiivsest dokumendi-teadliku ning semantilise ja agentse tükeldamiseni. Paari see kokku Gregi tasuta ChunkVizi tööriistaga, et enne häälestamise alustamist intuitsiooni üles ehitada.

5 taset teksti tükeldamiseks leidmise jaoks

24 minutit

AI Jason. Katab täpselt selle stäki, mille eest artikkel argumenteerib — päringu tõlkimine, hübriid-leidmine, reranking ja korrigeeriv RAG-silmus — ühes käivitatavas ehituses. Kasulik töötava mõttemudelina selle kohta, milline chunk → rerank → vastus konveier välja näeb, kui see oma tööd päriselt teeb.

"Tahan, et Llama3 mu privaatse teadmusega 10x paremini töötaks" - lokaalne agentne RAG llama3-ga

11 minutit

TheAIGRID. Kiirem, funktsioon-eelne tuur: segaallikate (PDF-id, YouTube'i transkriptid, blogipostitused) üleslaadimine, briefing-doci genereerimine, vestluse keskendamine ühele allikale ja audio-overview podcast. Hea, kui tahad enne pikemale läbikäigule aja pühendamist kiiret pinnaala kaarti.

Kuidas kasutada NotebookLM-i algajatele 2024. aastal (NotebookLM õpetus)

26 minutit

Tiago Forte. Tiago on *Building a Second Braini* autor ja kohtleb NotebookLM-i täpselt nii, nagu artikkel kirjeldab — isiklik RAG su enda märkmete, PDF-ide ja väljavõtete kohal. Ta näitab viidetega maandatud vestlust, tööriista piire ja seda, kuidas see Readwise/Obsidiani töövoo kõrvale sobib, mis on artikli lugejatele loomulik lõpp-punkt.

Kuidas kasutada NotebookLM-i (Google'i AI "mõistmise tööriist")