Войти

#RAG

И инструменты ·17 июл 2026

EU AI Act OpenRAG: база из 933 юридических чанков европейского AI-регламента для RAG-систем

Разработчик выложил структурированный датасет европейского AI Act (Regulation EU 2024/1689) — 933 чанка с эмбеддингами BGE-M3, нарезанных не по символам, а по юридической структуре (статья, параграф, приложение). Всё упаковано в один SQLite-файл с метаданными и ссылками на EUR-Lex. Тесты показали, что структурная нарезка даёт recall@20 0.541 против 0.449 у базовой chunking-стратегии.

0 175
И инструменты ·16 июл 2026

Почему избыток контекста делает AI хуже

Одна из главных причин медленной, дорогой и неточной работы production AI-систем — отправка слишком большого объёма контекста в промпт. Автор объясняет, почему LLM теряют производительность при избытке информации, и показывает, как построить переиспользуемый Context Builder на Python, чтобы отправлять модели только релевантные данные.

0 190
И инструменты ·16 июл 2026

Добавление памяти в AI-агентов на Rust

Автор описывает реализацию системы памяти для AI-агента на Rust (проект Eugene v0.8). До этого момента все агенты в серии были «амнезиаками» — каждая сессия начиналась с чистого листа. Новая версия добавляет два типа хранилищ памяти и навыки remember/recall, позволяя агенту сохранять контекст между сеансами.

0 117
И инструменты ·14 июл 2026

Грабли инкрементальной индексации: что ломается в продакшене, когда все тесты зелёные

Разработчик делится опытом построения пайплайна инкрементальной индексации для векторных БД: удаления документов не обрабатывались (индекс разрастался мусором), частичные обновления приводили к рассинхронизации с источником, а отсутствие идемпотентности создавало дубликаты при повторных запусках. Всё работало на тестах, но разваливалось в проде со временем.

0 117