RAG sistemi
Retrieval koji zaista pronalazi — isti recept kao u total-agent-memory.
Produkcijski RAG pipeline-i koji nadmašuju naivni cosine-similarity baseline: hibridni 6-tier retrieval (FTS5/BM25 + embeddings + fuzzy + graph + cross-encoder + MMR), chunking koji poštuje semantiku, evaluacija na LongMemEval-style setovima. Ista arhitektura koja je u total-agent-memory.
Šta dobijate
- Vector store-ovi: pgvector (Postgres-native), Qdrant, FAISS — po skali i ops modelu.
- Hibridni retrieval: BM25 + dense + sparse + reranker (BGE-v2-m3 / Cohere / cross-encoder).
- Ingestion pipeline: parseri po formatima, semantic chunking, reuse embeddings-a, dedup.
- Evaluacija: LongMemEval / LoCoMo / vaš golden-set, R@K + nDCG praćeni kroz vreme.
- Iznad — knowledge graph sloj: entiteti, relacije, vremenske činjenice (Allen algebra).
Stack
- pgvector
- Qdrant
- BGE / Cohere
- Hybrid retrieval
- Eval harness
- MCP
Proces
Email ili 20-min uvodni poziv → pisani predlog → ugovor → isporuka.