1 apr 2026 · Müəllif: Netspare komandası
RAG, embedding və vektor axtarış: inkişafçıların bilməli olduğu anlayışlar
RAG LLM-ə sənədlərdən gətirilmiş parçalar verir; embedding mətni vektorlara çevirir.
Keyfiyyət parçalama, metadata və qiymətləndirmədən asılıdır.
Embedding
Kosinus oxşarlığı qonşuları sıralayır.
Model dəyişəndə yenidən embedding və versiya metadata.
Parçalama
Struktur əsaslı parçalar daha yaxşıdır.
Üst-üstə düşmə sərhəd xətalarını azaldır.
Axtarış
- Hibrid BM25 + vektor
- Rerank dəqiqliyi artırır
- Kontekst token limiti
Qiymətləndirmə
Sual və gözlənilən mənbə dəsti.
Prod-da retrieval ID loglayın.
Tez-tez verilən suallar
Vektor DB vacibdir?
RAG fine-tune əvəzidir?
Netspare komandası
Bu müəllifin digər yazılarıBəyənə bilərsiniz
- Ansible, shell skriptləri və idempotency: nəyi nə vaxt avtomatlaşdırmaq olar
Tək dəfəlik müdaxilə əvvəlcə runbook-da olmalıdır; təkrarlanan sapma isə versiyalaşdırılmış playbook-da.
- LLM API-lərini istehsalda işlətmək: xərc, gecikmə və məlumat sərhədləri
Generativ AI real məhsullarda token büdcəsi, keş, fallback və hansı məlumatın xaricə çıxa biləcəyinə sərt siyasət tələb edir. Əməliyyat yönümlü çek-list.
- Komandada AI kod köməkçiləri: sırlar, lisenziya və review axını
Copilot tipli alətlər sürəti artırır, amma risk dəyişir: sızdırılmış secret, lisenziya qeyri-müəyyənliyi. İdarəetmə sürəti dayanıqlı edir.
- DNS yayılması və TTL: sayt sahiblərinin bilməli olduğu praktik məqamlar
DNS qeydlərini paneldə dəyişmək ani görünür, amma resolver-lər TTL qədər cavabı keşləyir. Keçidi necə planlamaq olar.