«Базы данных»
ЗаметкиГибридный поиск для RAG: BM25 + векторы
Почему векторный поиск теряет артикулы, коды ошибок и редкие термины, как BM25 это исправляет и как слить два списка результатов через RRF — с примерами для Qdrant, PostgreSQL и Elasticsearch.
Читать →
Заметкиpgvector: векторный поиск прямо в PostgreSQL
Расширение pgvector добавляет в PostgreSQL векторный тип, операторы расстояния и ANN-индексы. Разбираем установку, выбор между HNSW и IVFFlat, фильтры по метаданным, экономию памяти и границу, за которой нужен отдельный векторный движок.
Читать →
ЗаметкиИндексы MySQL: как ускорить запросы
Разбираем, как устроены индексы в MySQL, как найти запросы, которым их не хватает, как собрать правильный составной индекс и почему лишние индексы вредят не меньше отсутствующих.
Читать →
ЗаметкиЧанкинг документов для RAG: как правильно резать текст
В RAG качество ответов зависит не от модели, а от того, как вы порезали документы на фрагменты. Разбираем четыре стратегии чанкинга, рабочие размеры чанка и перекрытия, контекстное обогащение и late chunking — и как замерить, что стало лучше.
Читать →
ЗаметкиQdrant: разворачиваем векторную базу на своём сервере
Практический гайд по самостоятельному хостингу Qdrant: сколько нужно памяти, запуск в Docker и docker compose, API-ключ и TLS, первая коллекция, фильтры по метаданным, квантизация и бэкапы.
Читать →
ЗаметкиВекторные базы данных: обзор и как выбрать
Векторная база нужна там, где поиск идёт по смыслу, а не по словам. Разбираем, как устроены индексы HNSW и IVF, зачем нужна квантизация, чем отличаются pgvector, Qdrant, Milvus, Weaviate, Chroma и Pinecone — и по какому алгоритму выбирать под свой проект.
Читать →
ЗаметкиОбъектный кеш (Redis) в WordPress: зачем нужен и как настроить
По умолчанию объектный кеш WordPress живёт ровно один запрос. Redis делает его постоянным и снимает с базы сотни повторяющихся запросов — особенно там, где кеш страниц не работает: в админке, корзине и API. Разбираем настройку по шагам.
Читать →