Hybrid Search und Reranking für RAG: +15-40% Qualität — 2026
Wie Hybrid Search (BM25 + Vektor + RRF) und Reranking die RAG-Qualität ohne Modelländerung verbessern. Architektur, Code für Qdrant, Vergleich von Rerankern, Entscheidung
Blog über Webentwicklung & Programmierung
Nützliche Artikel zu Java, Spring, SEO, Frontend und modernen Technologien. Tipps, Beispiele und Lifehacks für Entwickler
Suche:
Kategorien
Was sind Embeddings in KI? Einfach erklärt (2026 Guide)
Warum findet ChatGPT ein Dokument ohne exakte Wortübereinstimmung? Wir erklären, was Embeddings sind, wie das Modell Bedeutung kodiert und wo es eingesetzt wird – ohne un
Як виміряти якість RAG: метрики, інструменти та перший evaluation pipeline — гайд 2026
Ви побудували RAG-систему, відповіді генеруються, retrieval працює. Але як дізнатися, чи працює він на 90% запитів чи на 55%? Eyeball evaluation не скейлиться: variance між ревьюерами, нульове покриття edge cases, неможливість відловити регресії. Спойлер: п'ять метрик + 50...
ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB під свій проєкт
ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB Проблема: Ви запустили перший RAG на ChromaDB — все працює: ~50 000 документів, відповіді стабільні. Але з’являється нова вимога: масштабування. Менеджер очікує мільйон документів, DevOps ставить під сумнів окрему vector DB, якщо...
Vector Search для початківців: як RAG знаходить потрібну інформацію
Ви додали документи у свій RAG-пайплайн, написали запит — і система знаходить відповідь. Але як саме? Чому вона обирає цей фрагмент, а не сусідній? І чому іноді повертає повну нісенітницю? Спойлер: за кожним RAG-пошуком стоїть математика кутів у просторі тисячі вимірів — і її можна...
RAG для PDF: як задавати питання по документах — повний гайд 2026
RAG для PDF: як задавати питання по документах Ви хочете задавати питання по своєму PDF — договору, звіту чи документації. Копіюєте код із туторіалу, запускаєте — і отримуєте беззмістовні відповіді або помилки. Проблема майже ніколи не в LLM. Вона виникає ще на першому кроці —...
Chunking Strategies в RAG 2026: як правильно розбивати дані для production
RAG-модель видає дивні або хибні відповіді? Не поспішайте звинувачувати LLM. Часто причина криється у chunking-стратегії — саме те, як ви розбиваєте дані. Факт: 60–70% якості відповідей RAG визначається правильним розбиттям контенту на chunks. ⚡ Коротко...
Ollama: 8 ГБ vs 16 ГБ RAM — які моделі відкриваються і чи варто апгрейд у 2026
Якщо ти вже запускаєш Ollama на 8 ГБ RAM — і тебе цікавить чи варто оновитись до 16 ГБ — ця стаття дає конкретну відповідь. Не «більше RAM — краще», а що саме відкривається, які моделі стають доступними і де апгрейд не має сенсу. Якщо ще не читав про 8 ГБ tier —...
Genspark Claw vs Claude Cowork vs Perplexity Computer: який AI-агент обрати у 2026 — порівняння, ціни та рекомендації
🔍 Джерело: WebCraft.org · 🌐 Genspark Claw · 🌐 Claude Cowork · 🌐 Perplexity Computer У першому кварталі 2026 року з'явилися одразу три AI-агенти, які претендують на роль «цифрового працівника»: Genspark Claw (березень), Perplexity Computer (лютий) та Claude Cowork (січень). Усі три обіцяють...
Genspark Claw 2026: Der erste KI-Mitarbeiter – Was bekannt ist
Genspark hat Claw gestartet – einen KI-Agenten auf einem dedizierten Cloud-PC. Workspace 4.0, Runde $385M, Preise ab $39.99/Monat. Wir analysieren, was sich geändert hat
Was ist ein Token in ChatGPT und Claude? Leitfaden 2026
Was sind Tokens, wie funktioniert BPE-Tokenisierung, warum kyrillische Zeichen dreimal teurer sind und wie viel Sie 2026 für die API von GPT-4o, Claude, Gemini bezahlen w
Embedding-моделі для RAG у 2026: як обрати, порівняння провайдерів
Ви побудували RAG-пайплайн, підключили LLM, налаштували vector store — а пошук повертає нерелевантні результати. Проблема майже завжди не в LLM, а в embedding-моделі. Саме вона визначає, наскільки точно система розуміє зміст тексту і знаходить правильні фрагменти....
Як працює AI: токени, трансформери і навчання LLM
Щоразу, коли ви відправляєте повідомлення в ChatGPT, Claude або Gemini, за лічені секунди відбувається щось неймовірно складне: система, навчена на трильйонах слів, прогнозує наступний токен, зважує контекст тисяч попередніх слів і генерує відповідь, яка здається осмисленою. Але як саме це працює...
RAG mit Ollama in 2026: KI Dokumente beantworten lassen
RAG mit Ollama – wie Sie lokale KI ohne erneutes Training auf Ihren PDFs und Dokumenten antworten lassen. Schritt-für-Schritt-Erklärung der Pipeline,
LLM-Kontextfenster: Warum KI im Jahr 2026 vergisst | WebCraft
Was ist das Context Window, warum ist die Verdopplung des Kontexts 4x teurer, der Lost-in-the-Middle-Effekt, Vergleich Claude vs. GPT vs. Gemini und die tatsächlichen Kos
Genspark AI 2026 | Übersicht, Anwendungsfälle, Preise und Bewer
Genspark AI 2026 — das beste No-Code-Tool? Erstellt Landing Pages, Präsentationen und telefoniert für dich. Echte Tests, Kosten, Bewertungen
KI-Halluzinationen: Was sie sind, warum sie gefährlich sind und wie ma
Erfahren Sie, wie KI-Halluzinationen funktionieren, warum selbst die leistungsstärksten Modelle Fehler machen und wie Sie glaubwürdige Inhalte erstellen. Reale Beispiele,