У нас вы можете посмотреть бесплатно Вашему агенту RAG нужна гибридная поисковая система (n8n) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
👉 Получите нашу гибридную поисковую систему RAG n8n и узнайте, как её настроить, в нашем сообществе https://www.theaiautomators.com/?utm_... Большинство руководств по RAG ограничиваются векторами. Но если вы когда-либо пытались искать коды продуктов, идентификаторы или скрытые данные в запутанных PDF-файлах, вы знаете, что одних векторов недостаточно. При плотных вложениях точные совпадения отсутствуют. Разреженный поиск затрудняется токенизацией. И ваш ИИ-агент начинает галлюцинировать, когда не может найти нужный фрагмент. Именно поэтому мы создали гибридную поисковую систему RAG в n8n, сочетающую в себе: Плотные векторы (семантический поиск) Разреженный поиск (BM25, лексический поиск) Сопоставление с образцом (подстановочные знаки, триграммы, нечёткий поиск) И мы сделали её динамичной — ИИ-агент может изменять весовые коэффициенты поиска в зависимости от типа вопроса. Коды и идентификаторы? Сопоставление с образцом выигрывает. Концептуальные запросы? Плотные векторы доминируют. В этом видео я подробно расскажу, как мы создали её с помощью Supabase, Pinecone и n8n, и почему никогда не стоит полагаться только на векторы для серьёзных систем RAG. 🔗 Ссылки по теме и ресурсы: Урок по гибридному поиску: • This Hybrid RAG Trick Makes Your AI Agents... Полнотекстовый поиск Supabase: https://supabase.com/docs/guides/ai/h... Разреженный поиск по Pinecone: https://www.pinecone.io/learn/sparse-... Что вы узнаете: ✅ Почему плотное встраивание не работает для точных совпадений, таких как коды товаров ✅ Как на самом деле работает разреженный поиск (BM25 / лексический поиск) ✅ Использование сопоставления с шаблоном (подстановочные знаки, триграммы, нечеткий поиск) в качестве резервного варианта ✅ Как динамически взвешивать различные методы поиска внутри ИИ-агента ✅ Создание гибридной поисковой системы RAG с использованием n8n + Supabase + Pinecone ✅ Как работает обратное слияние рангов (RRF) объединяет несколько результатов поиска Временные метки: 00:00 Почему векторов недостаточно 06:15 Плотные векторные вложения 10:10 Разреженный лексический поиск 21:20 Поиск по шаблонам 26:07 Динамический гибридный поиск