System StatusOnline
NAV
Produkcyjny pipeline RAG z bazą wektorową, wyszukiwaniem hybrydowym i rerankingiem. Przeszukiwanie milionów dokumentów w <100ms z dokładnością semantyczną.
Buduję produkcyjne systemy Retrieval-Augmented Generation: pytanie użytkownika → hybrydowe wyszukiwanie wektorowe + słów kluczowych → reranking krzyżowy → kontekst wstrzykiwany do LLM → dokładna odpowiedź z cytatami. Wdrażam i dostrajam bazy wektorowych (Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector), optymalizuję strategie podziału dokumentów i buduję pipeline rerankingu, który podnosi precyzję wyszukiwania powyżej 90%.
Wyszukiwanie hybrydowe łączące gęste podobieństwo wektorowe z dopasowaniem słów kluczowych BM25 — przechwytuje zarówno intencję semantyczną, jak i dokładną terminologię dla najwyższego recall.
Pipeline rerankingu krzyżowego ponownie oceniający pobrane dokumenty pod kątem prawdziwej trafności przed przekazaniem kontekstu do LLM — dramatycznie mniej nieistotnych odpowiedzi.
Inteligentne dzielenie dokumentów dostosowane do Twojego typu treści: według hierarchii nagłówków dla dokumentacji, według klauzul dla umów, według granicy semantycznej dla tekstu ogólnego.
Filtrowanie metadanych i izolacja przestrzeni nazw — przeszukiwanie w obrębie konkretnego projektu, zakresu dat lub typu dokumentu bez pogorszenia opóźnienia.
Warstwa zapobiegania halucynacjom: przypisywanie źródeł, ocena pewności i fallback 'brak odpowiedzi' gdy pobrany kontekst nie wspiera pytania.
Buduję pipeline ingestion: parsowanie dokumentów, optymalne dzielenie na fragmenty, generowanie embeddingów najlepszym modelem dla Twojego języka i domeny, indeksowanie z metadanymi.
Konfiguruję vector store z parametrami indeksu HNSW zoptymalizowanymi dla Twojego rozmiaru zbioru danych, definiuję schematy metadanych do filtrowania i benchmarkuję opóźnienie wyszukiwania.
Buduję wyszukiwanie hybrydowe (gęste + BM25), dodaję reranker krzyżowy, dostrajam progi podobieństwa i wdrażam pre-filtrowanie oparte na metadanych dla opóźnienia end-to-end poniżej 100ms.
Podłączam pipeline wyszukiwania do LLM z precyzyjną inżynierią promptów, wdrażam śledzenie cytowań i oceniam dokładność end-to-end na ponad 200 pytaniach testowych przed launch.
Pinecone jest najłatwiejsza do startu (w pełni zarządzana, zero ops). Weaviate oferuje bogatsze funkcje jak wbudowane wyszukiwanie hybrydowe i BM25. pgvector jest najbardziej opłacalna dla małej i średniej skali jeśli już używasz PostgreSQL. Rekomendacja zależy od Twojej skali i ograniczeń infrastrukturalnych.
Do wyszukiwania faktów z konkretnych dokumentów RAG jest prawie zawsze lepszy — szybszy do wdrożenia, tańszy w aktualizacji i nie halucynuje faktów spoza dokumentów. Fine-tuning sprawdza się gdy musisz zmienić styl rozumowania modelu lub format wyjściowy, nie jego wiedzę faktyczną.
Używam metryk recall@k i NDCG na oznaczonym zbiorze testowym par pytanie-dokument. Dostrajam rozmiar fragmentu, model embeddingów i próg rerankera, aż wyszukiwanie osiągnie cele przed zintegrowaniem warstwy LLM.
Initiate protocol. Establish connection. Let's build something loud.