#rag — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #rag, aggregated by home.social.
-
AIの答えを、人はどうすれば信じられるのか。判定をLLMに任せない「Okaeri」の設計
https://qiita.com/haru-qiita/items/e00ebc98c598a1c4411a?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
AIの答えを、人はどうすれば信じられるのか。判定をLLMに任せない「Okaeri」の設計
https://qiita.com/haru-qiita/items/e00ebc98c598a1c4411a?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
Строим RAG вручную: как это работает под капотом
Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему без использования сторонних RAG-фреймворков (LangChain, LlamaIndex и т.п.). Моя цель - понять, как на самом деле работает RAG под капотом: от разбиения текста до генерации ответа. Проблема, которую решает RAG Готовые LLM модели имеют несколько недостатков:
-
Строим RAG вручную: как это работает под капотом
Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему без использования сторонних RAG-фреймворков (LangChain, LlamaIndex и т.п.). Моя цель - понять, как на самом деле работает RAG под капотом: от разбиения текста до генерации ответа. Проблема, которую решает RAG Готовые LLM модели имеют несколько недостатков:
-
Строим RAG вручную: как это работает под капотом
Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему без использования сторонних RAG-фреймворков (LangChain, LlamaIndex и т.п.). Моя цель - понять, как на самом деле работает RAG под капотом: от разбиения текста до генерации ответа. Проблема, которую решает RAG Готовые LLM модели имеют несколько недостатков:
-
Честный RAG eval set: как собрать первые 100-300 кейсов и не обмануть себя цифрой
В прошлой статье серии мы сжимали эмбеддинги и замеряли, насколько изменится выдача относительно полного fp32-поиска. Там это был правильный вопрос: ломает ли квантизация уже существующий retrieval . Но у такого замера есть неприятное слепое пятно. Можно аккуратно сохранить 99% выдачи исходного эмбеддера и все равно плохо находить нужные документы на своем домене. Внешний бенчмарк, даже сильный, этого не гарантирует. BEIR как раз был создан, чтобы показать, насколько результаты retrieval меняются между разными задачами и доменами; один усредненный скор там не заменяет проверку на собственных данных. Нужен свой eval set . И тут обычно возникает ложная развилка:
https://habr.com/ru/articles/1070534/
#rag #retrieval #evals #оценка_качества #LLM #эмбеддинги #поиск #MTEB #ragas #BEIR
-
Честный RAG eval set: как собрать первые 100-300 кейсов и не обмануть себя цифрой
В прошлой статье серии мы сжимали эмбеддинги и замеряли, насколько изменится выдача относительно полного fp32-поиска. Там это был правильный вопрос: ломает ли квантизация уже существующий retrieval . Но у такого замера есть неприятное слепое пятно. Можно аккуратно сохранить 99% выдачи исходного эмбеддера и все равно плохо находить нужные документы на своем домене. Внешний бенчмарк, даже сильный, этого не гарантирует. BEIR как раз был создан, чтобы показать, насколько результаты retrieval меняются между разными задачами и доменами; один усредненный скор там не заменяет проверку на собственных данных. Нужен свой eval set . И тут обычно возникает ложная развилка:
https://habr.com/ru/articles/1070534/
#rag #retrieval #evals #оценка_качества #LLM #эмбеддинги #поиск #MTEB #ragas #BEIR
-
Честный RAG eval set: как собрать первые 100-300 кейсов и не обмануть себя цифрой
В прошлой статье серии мы сжимали эмбеддинги и замеряли, насколько изменится выдача относительно полного fp32-поиска. Там это был правильный вопрос: ломает ли квантизация уже существующий retrieval . Но у такого замера есть неприятное слепое пятно. Можно аккуратно сохранить 99% выдачи исходного эмбеддера и все равно плохо находить нужные документы на своем домене. Внешний бенчмарк, даже сильный, этого не гарантирует. BEIR как раз был создан, чтобы показать, насколько результаты retrieval меняются между разными задачами и доменами; один усредненный скор там не заменяет проверку на собственных данных. Нужен свой eval set . И тут обычно возникает ложная развилка:
https://habr.com/ru/articles/1070534/
#rag #retrieval #evals #оценка_качества #LLM #эмбеддинги #поиск #MTEB #ragas #BEIR
-
Наши книги о LLM: состояние дел по готовящимся новинкам
Приветствуем, Хабр. Не секрет, что большие языковые модели и, в частности, трансформеры (GPT) серьезно повлияли на работу программиста, привели к автоматизации многих рутинных задач, значительно удешевили проверку концепций и эксперименты при разработке новых продуктов. Коренные изменения произошли не только в разработке, но и во взаимодействии пользователя с ботами, агентами, поисковыми системами. Промпт-инжиниринг буквально за полтора года превратился из искусства в ремесло, которое способен освоить и подросток. Мы хотим очертить ближайшие перспективы выхода книг из типографии и планы на обозримое будущее — на наших верфях и уже практически на стапелях готовится целый флот литературы, ориентированной на работу с искусственным интеллектом.
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1070496/
-
Наши книги о LLM: состояние дел по готовящимся новинкам
Приветствуем, Хабр. Не секрет, что большие языковые модели и, в частности, трансформеры (GPT) серьезно повлияли на работу программиста, привели к автоматизации многих рутинных задач, значительно удешевили проверку концепций и эксперименты при разработке новых продуктов. Коренные изменения произошли не только в разработке, но и во взаимодействии пользователя с ботами, агентами, поисковыми системами. Промпт-инжиниринг буквально за полтора года превратился из искусства в ремесло, которое способен освоить и подросток. Мы хотим очертить ближайшие перспективы выхода книг из типографии и планы на обозримое будущее — на наших верфях и уже практически на стапелях готовится целый флот литературы, ориентированной на работу с искусственным интеллектом.
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1070496/
-
Наши книги о LLM: состояние дел по готовящимся новинкам
Приветствуем, Хабр. Не секрет, что большие языковые модели и, в частности, трансформеры (GPT) серьезно повлияли на работу программиста, привели к автоматизации многих рутинных задач, значительно удешевили проверку концепций и эксперименты при разработке новых продуктов. Коренные изменения произошли не только в разработке, но и во взаимодействии пользователя с ботами, агентами, поисковыми системами. Промпт-инжиниринг буквально за полтора года превратился из искусства в ремесло, которое способен освоить и подросток. Мы хотим очертить ближайшие перспективы выхода книг из типографии и планы на обозримое будущее — на наших верфях и уже практически на стапелях готовится целый флот литературы, ориентированной на работу с искусственным интеллектом.
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1070496/
-
A tool failure is obvious. Bad retrieval can be much quieter.
The agent finds a plausible document, produces a grounded answer—and is confidently wrong.
From The AI Agent Test Manual:https://amzn.eu/d/0blIkveq
#AIAgents #RAG #LLMEvaluation #SoftwareTesting
https://webdad.eu/2026/08/14/the-agent-was-confident-the-data-was-wrong/
-
Milvus 2.6 で「接着剤コード」を捨てる ④ Decay Ranker と Boosting
https://qiita.com/sphereSky/items/60de6805e8a0381ce3c8?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
Milvus 2.6 で「接着剤コード」を捨てる ④ Decay Ranker と Boosting
https://qiita.com/sphereSky/items/60de6805e8a0381ce3c8?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
Milvus 2.6 で「接着剤コード」を捨てる ② Lexical Highlighting
https://qiita.com/sphereSky/items/f7414061db02a3530cd8?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
Milvus 2.6 で「接着剤コード」を捨てる ② Lexical Highlighting
https://qiita.com/sphereSky/items/f7414061db02a3530cd8?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
Milvus 2.6 で「接着剤コード」を捨てる ① Embedding Function
https://qiita.com/sphereSky/items/cc43ddaf827a46001158?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
Milvus 2.6 で「接着剤コード」を捨てる ① Embedding Function
https://qiita.com/sphereSky/items/cc43ddaf827a46001158?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items -
on-premise "token generator" can become financially beneficial, with some analyses showing a break-even in as little as three months compared to public cloud API costs
500m input/output a mo for average smb - dev labs with heavy agentic pipelines will have 10x that
the mkt is wide open for smb open source ai consulting/praxis low tco, quick roi #cloud costs can vary by 68x
#iops #rag pipelines #orchestration #harness #hybrid models
-
on-premise "token generator" can become financially beneficial, with some analyses showing a break-even in as little as three months compared to public cloud API costs
500m input/output a mo for average smb - dev labs with heavy agentic pipelines will have 10x that
the mkt is wide open for smb open source ai consulting/praxis low tco, quick roi #cloud costs can vary by 68x
#iops #rag pipelines #orchestration #harness #hybrid models
-
on-premise "token generator" can become financially beneficial, with some analyses showing a break-even in as little as three months compared to public cloud API costs
500m input/output a mo for average smb - dev labs with heavy agentic pipelines will have 10x that
the mkt is wide open for smb open source ai consulting/praxis low tco, quick roi #cloud costs can vary by 68x
#iops #rag pipelines #orchestration #harness #hybrid models
-
on-premise "token generator" can become financially beneficial, with some analyses showing a break-even in as little as three months compared to public cloud API costs
500m input/output a mo for average smb - dev labs with heavy agentic pipelines will have 10x that
the mkt is wide open for smb open source ai consulting/praxis low tco, quick roi #cloud costs can vary by 68x
#iops #rag pipelines #orchestration #harness #hybrid models
-
J'avance doucement sur “RAG in my pocket“, une application pour du RAG personnel sur #RaspberryPI 5 avec les #SLM de chez Pleias : écriture de l'application #streamlit en cours depuis le notebook #Jupyter #IA #CPU #RAG #AI #Pi
-
J'avance doucement sur “RAG in my pocket“, une application pour du RAG personnel sur #RaspberryPI 5 avec les #SLM de chez Pleias : écriture de l'application #streamlit en cours depuis le notebook #Jupyter #IA #CPU #RAG #AI #Pi
-
J'avance doucement sur “RAG in my pocket“, une application pour du RAG personnel sur #RaspberryPI 5 avec les #SLM de chez Pleias : écriture de l'application #streamlit en cours depuis le notebook #Jupyter #IA #CPU #RAG #AI #Pi
-
J'avance doucement sur “RAG in my pocket“, une application pour du RAG personnel sur #RaspberryPI 5 avec les #SLM de chez Pleias : écriture de l'application #streamlit en cours depuis le notebook #Jupyter #IA #CPU #RAG #AI #Pi
-
J'avance doucement sur “RAG in my pocket“, une application pour du RAG personnel sur #RaspberryPI 5 avec les #SLM de chez Pleias : écriture de l'application #streamlit en cours depuis le notebook #Jupyter #IA #CPU #RAG #AI #Pi
-
IBM Cloud and Together AI expand AI infrastructure with NVIDIA https://www.cloudcomputing-news.net/news/ibm-together-ai-cloud-deal-nvidia-infrastructure/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #Cloud #Automation #Data #BusinessStrategy #DigitalTransformation #RAG #DataPlatforms #DigitalTransformation
-
IBM Cloud and Together AI expand AI infrastructure with NVIDIA https://www.cloudcomputing-news.net/news/ibm-together-ai-cloud-deal-nvidia-infrastructure/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #Cloud #Automation #Data #BusinessStrategy #DigitalTransformation #RAG #DataPlatforms #DigitalTransformation
-
IBM Cloud and Together AI expand AI infrastructure with NVIDIA https://www.cloudcomputing-news.net/news/ibm-together-ai-cloud-deal-nvidia-infrastructure/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #Cloud #Automation #Data #BusinessStrategy #DigitalTransformation #RAG #DataPlatforms #DigitalTransformation
-
IBM Cloud and Together AI expand AI infrastructure with NVIDIA https://www.cloudcomputing-news.net/news/ibm-together-ai-cloud-deal-nvidia-infrastructure/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #Cloud #Automation #Data #BusinessStrategy #DigitalTransformation #RAG #DataPlatforms #DigitalTransformation
-
From the Leanpub Blog: The Leanpub Podcast 🎙 Feat. Ediz Najim, Author of Systems Thinking for Agentic AI: A Software Architect’s Guide to Building Reliable LLM and Agent Systems
#books #leanpublishing #selfpublishing #AgenticAI #SystemsThinking #SoftwareArchitecture #LLMEngineering #AIReliability #RAG #ModelContextProtocol #BackendDevelopment #AIObservability #Leanpub
-
From the Leanpub Blog: The Leanpub Podcast 🎙 Feat. Ediz Najim, Author of Systems Thinking for Agentic AI: A Software Architect’s Guide to Building Reliable LLM and Agent Systems
#books #leanpublishing #selfpublishing #AgenticAI #SystemsThinking #SoftwareArchitecture #LLMEngineering #AIReliability #RAG #ModelContextProtocol #BackendDevelopment #AIObservability #Leanpub
-
From the Leanpub Blog: The Leanpub Podcast 🎙 Feat. Ediz Najim, Author of Systems Thinking for Agentic AI: A Software Architect’s Guide to Building Reliable LLM and Agent Systems
#books #leanpublishing #selfpublishing #AgenticAI #SystemsThinking #SoftwareArchitecture #LLMEngineering #AIReliability #RAG #ModelContextProtocol #BackendDevelopment #AIObservability #Leanpub
-
From the Leanpub Blog: The Leanpub Podcast 🎙 Feat. Ediz Najim, Author of Systems Thinking for Agentic AI: A Software Architect’s Guide to Building Reliable LLM and Agent Systems
#books #leanpublishing #selfpublishing #AgenticAI #SystemsThinking #SoftwareArchitecture #LLMEngineering #AIReliability #RAG #ModelContextProtocol #BackendDevelopment #AIObservability #Leanpub
-
NEW! The Leanpub Podcast 🎙 Feat. Ediz Najim, Author of Systems Thinking for Agentic AI: A Software Architect’s Guide to Building Reliable LLM and Agent Systems
#books #leanpublishing #selfpublishing #AgenticAI #SystemsThinking #SoftwareArchitecture #LLMEngineering #AIReliability #RAG #ModelContextProtocol #BackendDevelopment #AIObservability #Leanpub
-
NEW! The Leanpub Podcast 🎙 Feat. Ediz Najim, Author of Systems Thinking for Agentic AI: A Software Architect’s Guide to Building Reliable LLM and Agent Systems
#books #leanpublishing #selfpublishing #AgenticAI #SystemsThinking #SoftwareArchitecture #LLMEngineering #AIReliability #RAG #ModelContextProtocol #BackendDevelopment #AIObservability #Leanpub
-
NEW! The Leanpub Podcast 🎙 Feat. Ediz Najim, Author of Systems Thinking for Agentic AI: A Software Architect’s Guide to Building Reliable LLM and Agent Systems
#books #leanpublishing #selfpublishing #AgenticAI #SystemsThinking #SoftwareArchitecture #LLMEngineering #AIReliability #RAG #ModelContextProtocol #BackendDevelopment #AIObservability #Leanpub
-
NEW! The Leanpub Podcast 🎙 Feat. Ediz Najim, Author of Systems Thinking for Agentic AI: A Software Architect’s Guide to Building Reliable LLM and Agent Systems
#books #leanpublishing #selfpublishing #AgenticAI #SystemsThinking #SoftwareArchitecture #LLMEngineering #AIReliability #RAG #ModelContextProtocol #BackendDevelopment #AIObservability #Leanpub
-
Generic AI models hallucinate when they don't know your business. Ksolves' RAG development services ground AI in your actual data — for accurate, trustworthy responses.
🚀 Custom knowledge base integration
⚙️ Vector search & retrieval optimization
🔒 Secure data handling
🛡️ Ongoing model tuningTurn AI guesswork into grounded, reliable answers.
🔗 https://www.ksolves.com/rag-development-services
#RAG #Ksolves #GenerativeAI -
Generic AI models hallucinate when they don't know your business. Ksolves' RAG development services ground AI in your actual data — for accurate, trustworthy responses.
🚀 Custom knowledge base integration
⚙️ Vector search & retrieval optimization
🔒 Secure data handling
🛡️ Ongoing model tuningTurn AI guesswork into grounded, reliable answers.
🔗 https://www.ksolves.com/rag-development-services
#RAG #Ksolves #GenerativeAI -
Generic AI models hallucinate when they don't know your business. Ksolves' RAG development services ground AI in your actual data — for accurate, trustworthy responses.
🚀 Custom knowledge base integration
⚙️ Vector search & retrieval optimization
🔒 Secure data handling
🛡️ Ongoing model tuningTurn AI guesswork into grounded, reliable answers.
🔗 https://www.ksolves.com/rag-development-services
#RAG #Ksolves #GenerativeAI -
Generic AI models hallucinate when they don't know your business. Ksolves' RAG development services ground AI in your actual data — for accurate, trustworthy responses.
🚀 Custom knowledge base integration
⚙️ Vector search & retrieval optimization
🔒 Secure data handling
🛡️ Ongoing model tuningTurn AI guesswork into grounded, reliable answers.
🔗 https://www.ksolves.com/rag-development-services
#RAG #Ksolves #GenerativeAI -
Generic AI models hallucinate when they don't know your business. Ksolves' RAG development services ground AI in your actual data — for accurate, trustworthy responses.
🚀 Custom knowledge base integration
⚙️ Vector search & retrieval optimization
🔒 Secure data handling
🛡️ Ongoing model tuningTurn AI guesswork into grounded, reliable answers.
🔗 https://www.ksolves.com/rag-development-services
#RAG #Ksolves #GenerativeAI -
RE: https://mastodon.gal/@damian/117078979222575784
@damian a que vén o de #teresinha?
Busqueino no diccionario da #RAG pero non sae.
Pensei que podía ser un nome local da #mantis que tampouco é moi galego.
-
RE: https://mastodon.gal/@damian/117078979222575784
@damian a que vén o de #teresinha?
Busqueino no diccionario da #RAG pero non sae.
Pensei que podía ser un nome local da #mantis que tampouco é moi galego.
-
RE: https://mastodon.gal/@damian/117078979222575784
@damian a que vén o de #teresinha?
Busqueino no diccionario da #RAG pero non sae.
Pensei que podía ser un nome local da #mantis que tampouco é moi galego.
-
Your vector search cannot tell "which services use Redis" from "which services do NOT use Redis". Both embed to nearly the same point, because the model encodes the topic and not the logic.
Same blind spot hits exact identifiers like ERR_CONNECTION_REFUSED or JIRA-4521, multi-hop questions, and anything time scoped.
Not a bug in your index, it is what embeddings are. Hybrid search, metadata filters and reranking are the patches.
-
Your vector search cannot tell "which services use Redis" from "which services do NOT use Redis". Both embed to nearly the same point, because the model encodes the topic and not the logic.
Same blind spot hits exact identifiers like ERR_CONNECTION_REFUSED or JIRA-4521, multi-hop questions, and anything time scoped.
Not a bug in your index, it is what embeddings are. Hybrid search, metadata filters and reranking are the patches.
-
Your vector search cannot tell "which services use Redis" from "which services do NOT use Redis". Both embed to nearly the same point, because the model encodes the topic and not the logic.
Same blind spot hits exact identifiers like ERR_CONNECTION_REFUSED or JIRA-4521, multi-hop questions, and anything time scoped.
Not a bug in your index, it is what embeddings are. Hybrid search, metadata filters and reranking are the patches.
-
Your vector search cannot tell "which services use Redis" from "which services do NOT use Redis". Both embed to nearly the same point, because the model encodes the topic and not the logic.
Same blind spot hits exact identifiers like ERR_CONNECTION_REFUSED or JIRA-4521, multi-hop questions, and anything time scoped.
Not a bug in your index, it is what embeddings are. Hybrid search, metadata filters and reranking are the patches.
-
Your vector search cannot tell "which services use Redis" from "which services do NOT use Redis". Both embed to nearly the same point, because the model encodes the topic and not the logic.
Same blind spot hits exact identifiers like ERR_CONNECTION_REFUSED or JIRA-4521, multi-hop questions, and anything time scoped.
Not a bug in your index, it is what embeddings are. Hybrid search, metadata filters and reranking are the patches.
-
Browser Policy Manager: документация
К релизу Browser Policy Manager 0.9.5 подготовлен документационный портал: четыре руководства на шести языках, локальный поиск, контекстная помощь из интерфейса и фундамент для будущего безопасного RAG-помощника. Рассказываю, как он устроен и почему документация здесь — часть безопасной работы с политиками Firefox.
https://habr.com/ru/articles/1069842/
#browser_policy_manager #firefox_enterprise #policiesjson #управление_политиками_браузера #техническая_документация #dita #локализация #rag #MPL20
-
Browser Policy Manager: документация
К релизу Browser Policy Manager 0.9.5 подготовлен документационный портал: четыре руководства на шести языках, локальный поиск, контекстная помощь из интерфейса и фундамент для будущего безопасного RAG-помощника. Рассказываю, как он устроен и почему документация здесь — часть безопасной работы с политиками Firefox.
https://habr.com/ru/articles/1069842/
#browser_policy_manager #firefox_enterprise #policiesjson #управление_политиками_браузера #техническая_документация #dita #локализация #rag #MPL20
-
Browser Policy Manager: документация
К релизу Browser Policy Manager 0.9.5 подготовлен документационный портал: четыре руководства на шести языках, локальный поиск, контекстная помощь из интерфейса и фундамент для будущего безопасного RAG-помощника. Рассказываю, как он устроен и почему документация здесь — часть безопасной работы с политиками Firefox.
https://habr.com/ru/articles/1069842/
#browser_policy_manager #firefox_enterprise #policiesjson #управление_политиками_браузера #техническая_документация #dita #локализация #rag #MPL20
-
holy motherf... shit... 🤯
i thought this would never end.... 🙈7 #ai #coding #agents build my new #RAG 📖
with a temporal #graph + #cli + #mcp) 🕸️ 🕐what a journey 😓
- real build time: 11 days
- lines of code (core): 33k
- lines of code (tests): 89k
- number of tests: 1868 (in 182 files)does it work: YES 😁
did i check any line of code: of course not 😂 🖕is it public ? sorry, no. the intensive live testing phase begins today 🏁
let's call it: expensive learning..... 😏
🧵 👇
-
holy motherf... shit... 🤯
i thought this would never end.... 🙈7 #ai #coding #agents build my new #RAG 📖
with a temporal #graph + #cli + #mcp) 🕸️ 🕐what a journey 😓
- real build time: 11 days
- lines of code (core): 33k
- lines of code (tests): 89k
- number of tests: 1868 (in 182 files)does it work: YES 😁
did i check any line of code: of course not 😂 🖕is it public ? sorry, no. the intensive live testing phase begins today 🏁
let's call it: expensive learning..... 😏
🧵 👇
-
holy motherf... shit... 🤯
i thought this would never end.... 🙈7 #ai #coding #agents build my new #RAG 📖
with a temporal #graph + #cli + #mcp) 🕸️ 🕐what a journey 😓
- real build time: 11 days
- lines of code (core): 33k
- lines of code (tests): 89k
- number of tests: 1868 (in 182 files)does it work: YES 😁
did i check any line of code: of course not 😂 🖕is it public ? sorry, no. the intensive live testing phase begins today 🏁
let's call it: expensive learning..... 😏
🧵 👇
-
holy motherf... shit... 🤯
i thought this would never end.... 🙈7 #ai #coding #agents build my new #RAG 📖
with a temporal #graph + #cli + #mcp) 🕸️ 🕐what a journey 😓
- real build time: 11 days
- lines of code (core): 33k
- lines of code (tests): 89k
- number of tests: 1868 (in 182 files)does it work: YES 😁
did i check any line of code: of course not 😂 🖕is it public ? sorry, no. the intensive live testing phase begins today 🏁
let's call it: expensive learning..... 😏
🧵 👇
-
holy motherf... shit... 🤯
i thought this would never end.... 🙈7 #ai #coding #agents build my new #RAG 📖
with a temporal #graph + #cli + #mcp) 🕸️ 🕐what a journey 😓
- real build time: 11 days
- lines of code (core): 33k
- lines of code (tests): 89k
- number of tests: 1868 (in 182 files)does it work: YES 😁
did i check any line of code: of course not 😂 🖕is it public ? sorry, no. the intensive live testing phase begins today 🏁
let's call it: expensive learning..... 😏
🧵 👇