Reranking pobranych fragmentów: krok, który większość zespołów pomija
Sama wyszukiwarka wektorowa zakopuje właściwy fragment na dwunastej pozycji. Zobacz, jak reranker cross-encoder porządkuje pobrane chunki i naprawia błędne odpowiedzi RAG.
Jak ocenić system RAG, zanim dopuścisz do niego użytkowników
Jak przetestować asystenta opartego na dokumentach przed startem: zbuduj zestaw testowy z prawdziwych pytań, oddziel retrieval od generowania, mierz osadzenie w źródłach.
Jak zamienić PDF-y, skany i arkusze w tekst, który bot potrafi przeszukać
Jak zamienić PDF-y, skany i arkusze w przeszukiwalny tekst: rozpoznanie typu pliku, ekstrakcja z zachowaniem układu, jakość OCR i czyste chunki dla bota od dokumentów.
Wyszukiwanie hybrydowe: slowa kluczowe plus embeddingi
Dlaczego samo wyszukiwanie wektorowe zawodzi na dokumentach firmowych, w czym BM25 nadal jest lepszy i jak wyszukiwanie hybrydowe łączy obie listy wyników w jedną.
Baza wektorowa czy zwykłe wyszukiwanie po słowach kluczowych: kiedy co wygrywa
Wyszukiwanie po słowach kluczowych trafia w dokładne identyfikatory, wektory radzą sobie z inną terminologią. Praktyczny przewodnik po wyborze metody retrievalu do projektu RAG.
Wybór modelu embeddingów do firmowej bazy wiedzy
Jak wybrać model embeddingów do firmowej bazy wiedzy: zacznij od własnego korpusu, porównaj hostowane API z wagami open weight i zmierz jakość wyszukiwania.
Chunking dokumentów pod retrieval: rozmiar, overlap i miejsce cięcia
Jak rozmiar chunku i overlap decydują o jakości retrievalu, gdzie ciąć dokumenty i co się psuje, kiedy granice są ustawione źle.
Co retrieval augmented generation naprawdę robi z twoimi dokumentami
Jak retrieval augmented generation osadza odpowiedzi w twoich własnych dokumentach: ingest, embedding, retrieval, generowanie i dlaczego cytowania mają znaczenie.
Zbuduj asystenta AI na własnych dokumentach
Ragable indeksuje Twoje pliki i odpowiada na ich podstawie, z odnośnikami do źródeł. Zacznij w SaaS albo postaw na własnej infrastrukturze.
Zacznij od 99 USD miesięcznie