RAG в Laravel: Векторна пам’ять для AI-бота

Будуємо власного RAG-агента на Laravel.

У цьому відео показую, як перетворити хаос із сирих даних на структуровану векторну пам'ять для вашого AI.
Ми розберемо, як Laravel виступає в ролі "материнської плати" нашого кібер-помічника, як правильно налаштувати процес векторизації (Embeddings), і чому LLM розуміє лише геометрію, а не сирий текст. Покажу, як елегантно зв'язати Jobs, Services та векторну базу даних, щоб ваш код не виглядав як спагетті.

У відео розбираємо:
- Архітектуру RAG-пайплайну в екосистемі Laravel.
- Завантаження та чанкінг даних (Ingestion).
- Роботу з Embeddings API (перетворення тексту на вектори).
- Збереження даних у Векторній БД (Vector Database) та пошук контексту.
Діліться своїми думками в коментарях: яку векторну БД використовуєте ви у своїх Laravel-проектах?

Корисні посилання: