» Etiket
vector-search
10 yayınSlater: Belleğe Sığmayan Graflar için Düşük RAM'li GraphDB
Slater, neo4j uyumlu Bolt protokolüyle çalışan, disk tabanlı ve düşük bellek tüketimli yeni nesil bir graf veritabanı sunuyor.
Uçtan Uca Bir RAG Mimarisi: Tek Self-Hosted Yığında Tüm Kavramlar
Self-hosted RAG mimarisinin tüm parçaları: Docling parsing, hibrit arama, RRF, bilgi grafiği, token bütçeleme ve paralellik — gerçek kodla.
AI Memory OSS'yi Backend Sözleşmesi Olarak Okumak: 10 Soru
AI memory OSS'lerini prompt değil backend sistemi olarak değerlendirmek için Honcho örneğiyle hazırlanan 10 soruluk analiz çerçevesi.
CommitBrief — terminalde yapay zekâ destekli kod incelemesi
Staged değişiklikleri, bir commit aralığını ya da bütün bir GitHub pull request'ini yerelde inceleyen sağlayıcı bağımsız CLI. Sıfır telemetri, sunucu yok. Açık kaynak, GPL-3.0.
commitbrief.comAmazon Bedrock Managed Knowledge Base: Geliştiriciler İçin Ne Değişiyor
AWS'in Amazon Bedrock Managed Knowledge Base servisi RAG için alım, ayrıştırma ve erişimi otomatikleştiriyor; kota ve userContext güvenliği önemli.
Elasticsearch ve Qdrant: Diskin Uyanamadığı Hikaye
Elasticsearch ve Qdrant arasındaki vektör arama benchmark sonuçları ve ayarların etkisi.
Wire, Cloudflare Durable Objects'ten Neden Vazgeçiyor
AI ajanları için context container altyapısı sunan Wire, Cloudflare Durable Objects'i bırakıp kendi Fly Machines tabanlı runtime'ına geçiyor; nedenler ve benchmark sonuçları.
rememori: AI ajanları için sıfır bağımlılıklı TypeScript hafızası
rememori, kosinüs benzerliği, varlık grafiği ve zaman azalmasını birleştirip AI ajanlarına kalıcı, sıfır bağımlılıklı TypeScript hafızası sunuyor.
HNSW ile Vektör Arama: En Yakın Komşuları Bulma Yöntemi
HNSW, vektör arama sistemlerinde en yakın komşuları bulmak için kullanılan etkili bir yöntemdir.
Vektör arama zor değil; neyin aranacağına karar vermek önemli
AI bilgi sisteminde geri alma boru hattı tasarımında meta verilerin rolü ve vektör arama öncesi karar verme süreci.
Ürün Kataloğu İçin Çoklu Modelli Vektör Aramanın Perde Arkası
Milyonlarca ürün görselini ve açıklamasını vektöre dönüştüren bir arama platformu nasıl kuruldu? Qdrant, HNSW ayarları ve GPU verimliliğiyle ilgili çıkarımlar.