AI & MCP • Topic Section2 scenarios
Enterprise RAG & Vector Databases
Supabase pgvector, hybrid search (BM25 + Dense), and Re-ranking
Corporate RAG pipelines: document chunking, HNSW vector indexing, Cohere reranking, and LLM hallucination mitigation.
Supabase pgvectorHybrid SearchBM25 + EmbeddingsCohere RerankRAG 2026
Topic Progress
0%(0 of 2 completed)
+100 XP~75 min
AI Technical InterviewPractice Senior interview questions
Interactive Lab Outage SimulatorHands-on debugging and incident response
Engineering RoadmapTrack mastery milestones
Practical Section Scenarios
2 scenarios available
Difficulty level:
Middle35 min+50 XP
Enterprise RAG: Supabase pgvector, Hybrid Search (BM25 + Dense), and Cohere Rerank
Полноценный production-конвейер Enterprise RAG: семантическое чанкование документов, векторный HNSW индекс в PostgreSQL, гибридный поиск с Reciprocal Rank Fusion (RRF) и финальный кросс-энкодер реранкинг.
TypeScriptSupabase pgvectorEmbeddingsBM25Cohere RerankLangChain
Production ScenarioOpen workflow
Junior40 min+50 XP
Vector Embeddings, Semantic Chunking, and Building a RAG Pipeline from Scratch in TypeScript
Фундаментальный воркфлоу построения Retrieval-Augmented Generation (RAG) с нуля: стратегии разбиения текста на фрагменты (Recursive Chunking c перекрытием), генерация плотных векторных представлений (Embeddings), расчет косинусного сходства и организация индекса HNSW.
Node.js 24 LTSTypeScript 5.8+Vector SearchCosine SimilarityEmbeddings
Production ScenarioOpen workflow
Other sections in AI & MCP
Explore adjacent topics for comprehensive specialization mastery.