Mistral Agentic Search: агентный поиск, который сам ищет и проверяет документы
Mistral Agentic Search — агентный поиск, который сам находит, открывает, читает и проверяет документы через цикл извлечения вместо одного запроса к базе.
Подборка
7 материал(ов) по теме «RAG».
Mistral Agentic Search — агентный поиск, который сам находит, открывает, читает и проверяет документы через цикл извлечения вместо одного запроса к базе.
Self-hosted веб-интерфейс для LLM с поддержкой Ollama, OpenAI-совместимых API, RAG, многопользовательского режима и плагинов. Запуск одной Docker-командой.
От сайта до чистого markdown за один вызов: Scrape, Crawl, Map, Search, Extract и Agent — как Firecrawl берёт на себя рендер JavaScript, обход антибот-защит и AI-фильтрацию шума, чтобы отдавать LLM готовые данные.
Открытая 308M embedding-модель от Google DeepMind: 768-мерные векторы с MRL-усечением до 128, контекст 2048, ~200 МБ RAM. Когда она лучше BGE-M3 и как поднять её локально — Ollama, sentence-transformers и systemd-юнит.
Открытая мультиязычная embedding-модель BAAI (MIT, 100+ языков, контекст 8192 токенов). Как поднять на своём сервере через FastAPI, гибридный поиск dense+sparse, типичные ошибки и антипаттерны для self-hosted RAG.
AI-инфраструктура на собственных серверах в РФ: OpenAI-совместимый API, браузерный AI-IDE, self-hosted сеть агентов, корпоративный RAG и каталог скиллов под российские сервисы. Модели gpt-oss-120b, Qwen3.6, BGE/E5. Бесплатный тариф на Hub и Search, on-prem развёртывание за 1–2 недели.
Введение в Retrieval-Augmented Generation. Что это, зачем нужно, и как построить за 1 день без кода.