Blog
Artikel machine learning yang lebih mendalam — pemilihan model, embedding, dan konsep ML di balik sistem AI terapan.
5 artikel
Tingkatkan akurasi RAG dengan hybrid search dan reranking, menggabungkan pencarian kata kunci BM25 dengan vector search, lalu melakukan reranking dengan cross-encoder sebelum generation.
Kerangka praktis untuk memilih model embedding untuk RAG: dimensi versus biaya versus recall, mengapa skor MTEB bisa menyesatkan, dan skrip untuk membenchmark kandidat pada data Anda sendiri.
Anda mungkin tidak butuh Pinecone. Cara membangun semantic search produksi dengan pgvector di PostgreSQL yang sudah Anda jalankan, lengkap dengan index dan hybrid search.
RAG dan fine-tuning menyelesaikan masalah berbeda, dan kebanyakan tim salah pilih. Framework praktis untuk menentukan mana yang fitur LLM Anda benar-benar butuhkan.
Panduan praktis untuk merancang sistem Retrieval-Augmented Generation tingkat produksi menggunakan LangChain, pgvector, dan metrik evaluasi RAGAS. Mencakup strategi chunking, setup vector store, optimasi retrieval, dan cara mengukur kualitas jawaban di deployment nyata.