RAG и поискRAGофлайнприватность
Приватный RAG офлайн 2026: свой поиск по документам без интернета
Как собрать локальный RAG в 2026 без интернета: приватность, векторная база, локальный LLM и самохостинг. Стек, код, сравнение эмбеддингов и типичные грабли.
ЧИТАТЬ →
RAG и поискRAGfine-tuningLLM
RAG или fine-tuning в 2026: когда что выбирать и сколько это стоит
RAG или fine-tuning в 2026 — разбираем на цифрах, когда выбрать дообучение LLM, а когда векторную базу. Стоимость, гибридные схемы, чек-лист выбора.
ЧИТАТЬ →
RAG и поисквекторная базаQdrantMilvus
Векторные базы 2026: Qdrant, Milvus, pgvector, Chroma на реальной нагрузке
Сравнение векторных баз 2026: Qdrant, Milvus, pgvector, Chroma на реальной нагрузке. Бенчмарк latency, RPS, память, фильтрация. Что выбрать под RAG и прод.
ЧИТАТЬ →
RAG и поисксемантический поискembeddingsпоиск
Свой семантический поиск в 2026: embeddings + векторная база с нуля
Гайд 2026: как собрать семантический поиск с нуля — embeddings, векторная база, чанкинг и реранкинг. Реальный код на Python, сравнение баз и цифры без воды.
ЧИТАТЬ →
RAG и поискrerankingгибридный поискRAG
Reranking и гибридный поиск в 2026: как поднять качество RAG
Reranking и гибридный поиск — рабочие рецепты 2026 для RAG. BM25 + вектора + кросс-энкодер, код, таблица сравнения и метрики качества retrieval.
ЧИТАТЬ →