ПЛОТНЫЕ + РАЗРЯЖЕННЫЕ ВЕКТОРА = HYBRID SEARCH RAG скачать в хорошем качестве

ПЛОТНЫЕ + РАЗРЯЖЕННЫЕ ВЕКТОРА = HYBRID SEARCH RAG

раскрываю самую запрашиваемую тему — гибридный поиск в RAG-системах через N8N. Показываю, как объединить обычные плотные векторы (семантический поиск) с разряженными векторами (поиск по ключевым словам) в Quadrant. Да, это требует серьезных костылей, кастомных нод и танцев с бубном, но результат того стоит! Полный workflow от загрузки документа до тестирования гибридного поиска. Таймкоды: 00:00 - Самая мистифицированная тема: гибридный поиск 00:14 - Что такое гибридный поиск и зачем он нужен 00:43 - Спойлер: никакой магии нет 00:51 - Обзор workflow и костыли в N8N 01:05 - Workflow из двух частей: загрузка и тестирование 01:39 - Демонстрация работы workflow 01:58 - Загрузка документа через форму 02:09 - Извлечение названия документа через Haiku 02:23 - Разбивка на 40 чанков через ноду Code 02:48 - Контекстуализация по методике Anthropic 03:24 - Начало "свистопляски" с разряженными векторами 03:49 - Проблемы с ресурсами тестового стенда N8N 04:08 - Обходной путь через HTTP request вместо Code 04:30 - Создание собственного Flask API на localhost 05:13 - Использование ngrok для публичного доступа 05:46 - Результат: получение разряженных векторов 06:15 - Предупреждение о рисках использования Code ноды 07:01 - Ограничения стандартной ноды Quadrant 07:43 - Создание кастомной ноды с LangChain кодом 08:17 - Как работает AI-блок в N8N изнутри 09:01 - Код кастомной ноды для Quadrant 09:25 - Необходимость установки quadrant-js-client 10:05 - Установка библиотек через Execute Command 10:42 - Настройка переменных среды для внешних библиотек 11:02 - Создание коллекции с поддержкой BM42 11:49 - Что такое BM42 и документация Quadrant 12:07 - Код для создания правильной коллекции 12:55 - Пререквизиты для работы кастомной ноды 13:24 - Загрузка данных с плотными и разряженными векторами 14:18 - Проверка структуры данных в Quadrant 15:07 - Переход к тестированию гибридного поиска 15:38 - Кастомный ретривер для поиска по двум типам векторов 16:45 - Как работает поиск внутри кастомной ноды 17:29 - Использование Cohere для плотных векторов 18:01 - Workflow для разряженных векторов запроса 19:01 - Анализ результатов и логов поиска 19:23 - Когда гибридный поиск действительно полезен 19:51 - Выводы: лучше использовать Python 20:41 - Ограничения N8N при работе с тяжелыми моделями 21:05 - Анализ execution отдельного workflow 21:28 - Заключение и планы по sharing workflow Этот подход подходит для сложных корпоративных RAG-систем, где важна максимальная точность поиска. Комбинация семантического поиска и поиска по ключевым словам действительно может улучшить результаты, но требует серьезных технических знаний и ресурсов.