4 wpisów
Jak AI pomaga badaczom w 2026 roku znajdować związki między odległymi dyscyplinami? Możliwości wyszukiwania semantycznego, RAG i ograniczenia modeli języków.
Jak ocenić jakość modelu embeddingów na własnych danych w 2026 roku: recall@k, MRR, nDCG, budowa golden setu oraz pułapki ewaluacji offline i online.
Czym jest reranking w RAG, kiedy cross-encoder bije ANN i jak zbudować pipeline wyszukiwania, który oddaje trafne fragmenty zamiast tylko podobnych.
Czym są embeddingi i wyszukiwanie semantyczne, jak działają w praktyce i kiedy warto wdrożyć je w firmowej bazie wiedzy lub produkcie.
