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Rag

Articles and publications tagged Rag across the Atmosphere.

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Articles

Publications

eiuspkz

eiuspkzOct 22, 2026

Quivr: 274 Fingerprints, 266 Titles, and a Retrieval Layer That Holds Both Keys and Knowledge

A retrieval platform holds the documents, the vectors derived from them and a provider key. What 274 fingerprinted Quivr instances against 266 titles say about a narrow surface with an unusually combined asset list.

半ちゃーはん特盛りテック別館

半ちゃーはん特盛りテック別館Sep 13, 2026

ベクトル検索だけだと型番や固有名詞に弱い？ハイブリッド検索（BM25＋ベクトル）で回答精度を向上させる方法（シングルサイト編）

1. なぜ「ハイブリッド検索」が必要なのか？ WordPressの標準検索機能に対し、「表記揺れでヒットしない」「精度が悪い」といった不満を解決するため、OpenAI ＋ Qdrant ＋ Groq による超高速なAI検 […]

精度向上LLM

半ちゃーはん特盛りテック別館

半ちゃーはん特盛りテック別館Sep 5, 2026

WordPressにGroq＋Qdrantを組み込んで爆速なAI回答検索窓を作ってみた

「WordPressの標準検索機能を使っていて、こんな不満を感じたことはありませんか？」ブログやWebサイトの記事数が1,000件を超えてくると、ユーザーが「知りたい情報」に辿り着くハードルは一気に上がってしまいますよ […]

GrokkistAug 20, 2026

Reducing Ambiguity in a SQL Agent using a domain glossary and RAG

A domain glossary can give an LLM agent context it needs to finish a task, but when that is not enough to understand importance, RAG can reduce ambiguity

PythonLangChain

luminary.blogJun 7, 2026

Turbovec and the trick of not training a quantizer

How TurboQuant uses a random rotation to precompute its quantizer, and why skipping the training step changes the operational story.

vector-searchrag

Nicky Reinert - Institut für digitale HerausforderungenMar 4, 2026

Support-Tickets durchsuchbar machen mit RAG-Search - eine Anleitung

Ein praxisnaher Einblick in die Implementierung einer lokalen RAG-Architektur für Support-Tickets. Der Text beschreibt Pre-Processing, Embedding-Strategien mit Bi-Encodern und das Re-Ranking mittels Cross-Encodern unter Berücksichtigung von Datenschutz und Hardware-Limits.

Nicky Reinert - Institut für digitale HerausforderungenMar 4, 2026

Support-Tickets durchsuchbar machen mit RAG-Search - eine Anleitung

Ein praxisnaher Einblick in die Implementierung einer lokalen RAG-Architektur für Support-Tickets. Der Text beschreibt Pre-Processing, Embedding-Strategien mit Bi-Encodern und das Re-Ranking mittels Cross-Encodern unter Berücksichtigung von Datenschutz und Hardware-Limits.

Strangelove-AIJan 14, 2026

Understanding LLM Specialization: RAG vs. Fine-Tuning

Exploring the differences between Retrieval-Augmented Generation (RAG) and fine-tuning for specializing Large Language Models (LLMs).

Strangelove-AIJun 22, 2025

What Is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Learn how Retrieval-Augmented Generation (RAG) makes AI smarter, more accurate, and context-aware by pairing large language models with real-time data.

Reilly Wood

Reilly WoodJul 3, 2024

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