Enterprise RAG & Векторные БД
Supabase pgvector, гибридный поиск (BM25 + Dense) и Re-ranking
Корпоративные RAG-пайплайны: семантическое чанкование документов, векторный поиск HNSW, реранкинг через Cohere и предотвращение галлюцинаций LLM.
Практические сценарии раздела
2 сценариев доступно для выполнения
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.
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.
Другие разделы направления AI & MCP
Переходите к смежным темам для комплексного освоения специализации.