How Does a RAG Reranker Really Work?

Redis1 Hot6 phút1 ngày trướcAI

Search on Flex comes to Redis Cloud Pro: same Search API, a fraction of the RAM

Redis Cloud Pro vừa tích hợp Flex Search, giảm đáng kể nhu cầu RAM. Công nghệ này sử dụng cùng Search API nhưng tối ưu hóa bộ nhớ hơn 70% so với Redis Stack. Lập trình viên có thể triển khai chức năng search mà không cần nâng cấp cấp độ tài nguyên. Điều này giúp tiết kiệm chi phí đáng kể khi xây dựng ứng dụng với module Search. Giải pháp này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng cần xử lý search phức tạp nhưng có hạn về tài nguyên hardware.

Lập trình viên nên đọc bài viết này để tìm hiểu cách giảm đáng kể tiêu thụ RAM khi sử dụng Search API trên Flex của Redis Cloud Pro.

#database #rag #redis Nguồn

neo4j1 Hot8 phút2 ngày trướcAI

The AI application your team can actually stand behind

Bối cảnh: Đội ngũ phát triển AI thường gặp tình trạng chatbot đưa ra câu trả lời sai chắc nịch khi đối mặt với câu hỏi thực tế. Nguyên nhân kỹ thuật: Mô hình như LLM thiếu cơ chế xác thực độ tin cậy của thông tin và không có khả năng thừa nhận khi không biết câu trả lời. Hệ quả: Điều này làm giảm niềm tin của người dùng và gây rủi ro nghiêm trọng trong ứng dụng doanh nghiệp. Điều đáng học: Cần xây dựng hệ thống đánh giá độ tin cậy và cơ chế fallback khi mô hình không chắc chắn về câu trả lời.

Bài viết giúp lập trình viên xây dựng ứng dụng AI thực tế và đáng tin cậy thay vì chỉ tập trung vào những màn trình diễn suông.

#llm #rag #neo4j Nguồn

Towards Data Science1 Hot22 phút3 ngày trướcAI

GraphRAG: A Practitioner's Guide to 6 Advanced Architectural Patterns

GraphRAG giới thiệu 6 mẫu kiến trúc nâng cấp cho kết hợp semantic search, knowledge graphs và LLM reasoning trong môi trường production. Các giải pháp này giải quyết hạn chế của graph retrieval cơ bản bằng cách tích hợp kiến thức có cấu trúc với khả năng suy luận của LLM. Kiến trúc GraphRAG cho phép xử lý dữ liệu với độ trễ chỉ 200ms và hỗ trợ các truy vấn phức tạp trên graphs chứa tới 1 tỷ node. Các pattern như hierarchical decomposition và graph-augmented reasoning tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác cho ứng dụng thực tế. Nhà phát triển nên nghiên cứu kỹ để triển khai hiệu quả các giải pháp này trong hệ thống của mình.

Nếu bạn đang phát triển hệ thống AI tích hợp kiến thức đồ thị và lý luận từ LLM, GraphRAG sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng các mẫu kiến trúc tiên tiến để tối ưu hóa kết quả tìm kiếm và xử lý thông tin phức tạp trong các ứng dụng thực tế.

#ai-agent #rag #neo4j Nguồn

freeCodeCamp1 Hot379 phút4 ngày trướcAI

How to Build a GraphRAG System with Python, Neo4j and ServiceNow

Trong ServiceNow, câu trả lời cho câu hỏi "nếu cái này hỏng thì cái gì khác sắp hỏng?" luôn ẩn giấu trong cơ sở dữ liệu. GraphRAG kết hợp retrieval augmented generation với graph databases như Neo4j để phân tích mối quan hệ giữa các sự cố kỹ thuật. Hệ thống này trích xuất thực thể và quan hệ từ dữ liệu ServiceNow, xây dựng graph knowledge rồi dùng LLM để tổng hợp câu trả lời. Bạn có thể triển khai hệ thống này với Python và Neo4j để nâng cao khả năng hiểu biết mối quan hệ hệ thống, giúp phát hiện sớm sự cố phụ thuộc.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng hệ thống GraphRAG với Python, Neo4j và ServiceNow để phân tích mối quan hệ hệ thống và dự đoán lỗi tiềm ẩn.

#python #rag #neo4j Nguồn

Google Cloud1 Hot3 phút5 ngày trướcAI

The DevFest Community Workshop Experience: Building Real Agents Together

Google khởi động tour DevFest Community Workshop tại New York với định dạng Workbench dạy mental models chứ không copy-paste code. Người tham dự xây dựng multi-agent system sử dụng Agent Development Kit, Veo 3.1, Memory Bank, RAG Engine trên Gemini Enterprise Agent Platform. Lab tích hợp BigQuery data vào autonomous bidding pipelines với self-patching safety harnesses. Tour này tiếp tục đến 5 thành phố nữa trong mùa thu, bắt đầu từ Atlanta ngày 30 tháng 10. Workshop nhấn mạnh cách thực hành xây dựng long-running, self-evolving agents thay vì chỉ học lý thuyết.

Workshop này dạy bạn cách xây dựng hệ thống agent đa tác vụ tự tiến hóa thay vì chỉ sao chép code.

#ai-agent #gcp #rag Nguồn

JetBrains1 Hot20 phút6 ngày trướcAI

Building a RAG Pipeline for Semantic Code Search: A Developer Diary and Field Notes

Để xây dựng platform semantic code search hiệu quả, nhóm đã thiết kế RAG pipeline xử lý code qua 3 giai đoạn chính: parsing code, chunking logic và vectorization. Tác giả sử dụng AST (Abstract Syntax Tree) để phân tích cấu trúc code trước khi chia thành các chunk nhỏ hơn 200 dòng mỗi đoạn. Mỗi chunk được vector hóa bằng model embedding text-embedding-3-small của OpenAI với dimension 1536. Kết quả cho thấy pipeline này giúp hệ thống truy xuất đoạn code chính xác tới 95% khi tìm kiếm ngữ nghĩa, đáng học hỏi để cải thiện performance trong RAG application thực tế.

Bài viết hướng dẫn xây dựng pipeline RAG để tìm kiếm mã nguồn ngữ nghĩa, giúp lập trình viên nâng cao kỹ năng xử lý và truy vấn dữ liệu code.

#ai-agent #nlp #rag Nguồn

Medium2 Hot14 phút11 ngày trướcAI

Your RAG Pipeline Isn’t Broken. Your Context Is.

RAG pipeline thường gặp vấn đề không phải do lỗi kỹ thuật mà do quản lý context kém. Nhiều engineer tập trung vào prompt engineering trong khi context engineering mới là yếu tố quyết định hiệu suất hệ thống. Các nghiên cứu chỉ ra rằng 80% lỗi RAG liên quan đến context window management và token efficiency. Khi context quá lớn hoặc không được tối ưu, mô hình AI như GPT-4 sẽ gặp khó khăn trong việc trích xuất thông tin chính xác. Bài viết này cung cấp giải pháp cụ thể để tối ưu context window, giúp RAG pipeline hoạt động hiệu quả mà không cần thay đổi mô hình nền.

Bài này giúp lập trình viên hiểu tại ngữ cảnh quan trọng hơn prompt engineering trong pipeline RAG.

#ai-agent #prompt-engineering #rag Nguồn

ByteByteGo1 Hot14 phút7 ngày trướcAI

How LLMs Can Find a Needle in a Haystack

Bài viết khám phá khả năng của Large Language Models (LLMs) trong việc tìm kiếm thông tin trong các tập dữ liệu lớn. Nó giải thích các kỹ thuật như retrieval-augmented generation (RAG) giúp mô hình truy xuất và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn. Việc này giúp giảm hiện tượng "hallucination" và tăng độ chính xác của câu trả lời. Các phương pháp như vector embeddings và similarity search đóng vai trò quan trọng trong quá trình này. Lập trình viên có thể học cách tích hợp các kỹ thuật này vào hệ thống của mình để tối ưu hóa hiệu suất LLM.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách LLMs có thể xử lý và tìm kiếm thông tin hiệu quả trong lượng dữ liệu khổng lồ.

#llm #rag #vector-search Nguồn

How Does a RAG Reranker Really Work?

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Search on Flex comes to Redis Cloud Pro: same Search API, a fraction of the RAM

The AI application your team can actually stand behind

GraphRAG: A Practitioner's Guide to 6 Advanced Architectural Patterns

How to Build a GraphRAG System with Python, Neo4j and ServiceNow

The DevFest Community Workshop Experience: Building Real Agents Together

Building a RAG Pipeline for Semantic Code Search: A Developer Diary and Field Notes

Your RAG Pipeline Isn’t Broken. Your Context Is.

How LLMs Can Find a Needle in a Haystack

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads