Головна/AI Інженерія/Блупринти/RAG & Векторні БД
WordPress54 ТЗReact і Next.js10 ТЗAI Інженерія6 ТЗ
До всіх 4 розділів блупринтів
RAG & Векторні БДMCP Сервери & ToolsАвтономні АгентиEvals, Gateway & LLMOps
Раздел • RAG & Векторні БД • 1 ТЗ

RAG & Векторні БД

Enterprise RAG: Supabase pgvector, гібридний пошук (BM25 + Dense), HyDE переписування, Re-ranking та семантичний кеш

Прогрес розділу «RAG & Векторні БД»
0%(0/2 кроків)
+0 XP0 з 1 вирішено
RAG & Векторні БД
Senior~16 год

ТЗ: Корпоративный RAG-ассистент по базе знаний на Supabase pgvector и Hybrid Search

Коммерческая спецификация построения промышленной Retrieval-Augmented Generation системы: гибридный поиск (BM25 + pgvector HNSW), семантический чанкинг, переранжирование Cohere Rerank и стриминг с точными цитатами.

Главная проблема базового RAG — галлюцинации и пропуск точных артикулов/ГОСТов. Нам нужен гибридный поиск: если сотрудник ищет конкретный номер регламента, система обязана найти его по ключевым словам, а не по приблизительному смыслу.
Supabase pgvectorPostgreSQL HNSW IndexHybrid Search (BM25 + Vector)Cohere Rerank v3+2
Прогрес: 0 з 2 кроків0%