RU

Я добавил Rerank в Obsidian. Что показали тесты на 64 и 500 заметках

Добавил Rerank в свой плагин для Obsidian и решил проверить, стоит ли запускать вторую модель при каждом поиске. Сравнил три модели, провёл эксперим…

obsidianveynrelrerankсемантический поискembeddingsранжированиеragndcgopenrouterплагины obsidian
Habr
RU

Собираем приватный RAG-стек на pgvector

Собираем приватный RAG-стек на pgvector, где документы, поиск и генерация ответа остаются внутри вашего VPS. Разберём схему стенда, embeddings, pgve…

RAGpgvectorPostgreSQLвекторный поискembeddingsлокальная LLMself-hosted RAGOllamaHNSWинформационная безопасность
Habr
RU

474 712 строк за 35 лет: как мы с LLM и 21 экспертом приводим в порядок справочник автосервиса

НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У Это не битая кодировка и не ошибка миграции. Это настоящее название работы из нашего справочника. За 35 лет в нём на…

LLMClaude Codeнормализация данныхкачество данныхhuman-in-the-loopembeddingsTF-IDF
Habr
RU

Я хотел просто навести порядок в Obsidian. В итоге написал два индекса, semantic search и RAG

Я начинал с простого AI-аудита заметок, а в итоге Vault Audit AI вырос в систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, semantic dupli…

ObsidianVault Audit AIRAGsemantic searchembeddingsLLMTypeScriptvector searchknowledge managementOllama
Habr
RU

Сжатие декодерных эмбеддеров: как ужать 8B до продакшена без потери recall

Декодерный эмбеддер 7–8B дает качество, но платит за него памятью, latency и деньгами. Разбираем все оси сжатия - int8, int4, binary + rescoring, PQ…

сжатие эмбеддинговквантизацияэмбеддингиembeddingsRAGQdrantQwen3binary quantizationMatryoshkaretrieval
Habr
RU

Почему RAG — это не просто «добавить поиск»: latency, качество и выбор стратегии retrieval

Когда говорят про RAG, его часто описывают как простой способ улучшить LLM‑систему: добавить поиск по внешним данным, найти релевантн…

RAGLLMretrievallatencyChromaOllamavector searchembeddingstop-kchunk size