Моя RAG-система: как я за 8 дней собрал RAG для своего сайта визитки
За 8 дней частичной занятости я собрал RAG-систему на NestJS + PostgreSQL (pgvector), которая обрабатывает ~11 000 чанков документов. Первая версия отвечала около 4 минут, после оптимизации - 40–60 секунд. Главный вывод: RAG - это не «векторный поиск + LLM», а в первую очередь подготовка данных, фильтрация контекста и аккуратная работа с промптами.Зачем я это делалГлавной целью проекта было создать RAG-систему, которая могла бы отвечать на вопросы на основе моих знаний и опыта, это позволило понять реальную работу с большим количеством документов.RAG-система была интегрирована с моим сайтом-визиткой
Как я улучшил свой промпт для генерации кода в OpenAI 4.1 — простой трюк, который РАБОТАЕТ
Несмотря на обилие моделей (а я время от времени использую четыре топовые), всё-таки на стыке моих технологий GPT-4.1 даёт лучший результат по сравнению с другими.
Код, который дышит: создание виртуальной вселенной на NestJS и своим AI на Tensorflow.js
Представьте мир, где каждый персонаж живёт своей жизнью: принимает решения, взаимодействует с окружающей средой и даже эволюционирует. Где почва, растения и ресурсы подчиняются сложным алгоритмам, а нейронные сети управляют поведением тысяч существ. Это не сценарий для нового блокбастера — это проект, над которым я работаю.В этой статье я расскажу, как с помощью NestJS, TypeORM и Tensorflow.js создаю виртуальную вселенную, которая “дышит” и развивается. Мы разберём:Как моделировать сложные системы: от почвы до социальных взаимодействий.Как обучать нейронные сети, чтобы мир менялся реалистично
