Zbudowałem system RAG, który odpytuje 36M+ wektorów w <0,03 sekundy. Zastosowana technika sprawia, że pamięć RAG 32x jest wydajna! Sprawdź szczegółowy podział z kodem poniżej:
Avi Chawla
Avi Chawla4 sie, 14:33
A simple technique makes RAG ~32x memory efficient! - Perplexity uses it in its search index - Azure uses it in its search pipeline - HubSpot uses it in its AI assistant Let's understand how to use it in RAG systems (with code):
45,09K