បំបែកពាក្យ
បម្លែងសំណួរទៅជាពាក្យដែលអាចស្វែងរក និងដកពាក្យទូទៅចេញ។
ត្រឡប់ទៅ Labs ទាំងអស់
ការពិសោធន៍Local retrieval mode
RAG Retrieval Visualizer
សួរសំណួរអំពីសំណុំឯកសារ portfolio។ Retrieval endpoint ក្នុងតំបន់នឹងបំបែកសំណួរជាពាក្យ វាយតម្លៃ chunk នីមួយៗ និងបង្ហាញ context ដែលមានពិន្ទុខ្ពស់ជាមួយភស្តុតាងនៃការផ្គូផ្គង។
01 / query
សួរសំណួរទៅសំណុំឯកសារ
ប្រើសំណុំទិន្នន័យសាធារណៈថេរនៅលើគេហទំព័រនេះ។ មិនមានការហៅ embedding ឬ AI provider ខាងក្រៅទេ។
48/30002 / retrieved-context
Context chunk តាមលំដាប់
ដំណើរការការស្វែងរក ដើម្បីមើល chunk ដែលនឹងត្រូវផ្ញើទៅ LLM។
លំហូរការស្វែងរក
query → tokenize → score chunks → rank → top context
ដាក់ពិន្ទុ និងរៀបលំដាប់
វាស់ការគ្របដណ្តប់ និងចំនួនពាក្យដែលត្រូវគ្នានៅក្នុង chunk នីមួយៗ។
រៀបចំ context
ជ្រើសរើស chunk ដែលមានពិន្ទុខ្ពស់សម្រាប់ជំហានបង្កើតចម្លើយបន្ទាប់។
អត្ថបទបច្ចេកទេសពាក់ព័ន្ធ
RAG ជាមួយ Postgres និង pgvector →