Кейс · RAG и качество

Гибридный поиск и слой самокоррекции

Поиск по базе знаний, построенный как гибрид векторного и полнотекстового поиска, плюс детерминированный защитный слой вокруг модели, превращающий каждый сбой в постоянное правило.

Ядро гибридного поиска: векторные и FTS-кандидаты объединяются по reciprocal rank

Что мы сделали

Гибридный поиск: embeddings + SQLite FTS5, объединённые через reciprocal rank fusion
Проиндексировано 14 482 фрагмента — загрузка отфильтровала 96% шума
25 детерминированных хуков до и после каждого ответа: проверка фактов, ни одного утверждения без источника

Технологии

Python · fastembed · sqlite-vec · FTS5 · RRF fusion

Похожий проект на примете?

Расскажите о проблеме, а не о названии услуги — мы правильно оценим объём, прежде чем называть цену.

Связаться

AI-платформы

← Все кейсы