Hadisələrin izlənməsi/tədqiqat sistemi işinin keyfiyyətini necə qiymətləndirmək olar?
Machine Learning / AI
LangGraph-də API vasitəsilə əldə olunan böyük məlumatları necə saxlamaq, onu alət daxilində istifadə etmək, lakin LLM kontekstinə artıq məlumatları ötürməmək? Məsələn, LLM yalnız mütəxəssislərin ID və adlarını görür, alət isə onların cədvəlini və əlavə məlumatları alır.
Kontekstdə məlumat yoxdursa, LLM-ni necə öyrətmək olar?
Praktikada müəyyən bir sahədə modelin yalnız qısa mətn ID-lərindən ibarət siyahıdakı dəyərləri və başqa simvolları yaratmamasını necə təmin etmək olar?
Ümumiyyətlə, nə etmək istəyirsiniz?
Kod səviyyəsində strukturlaşdırılmış çıxış üçün model sxemasını necə ötürmək olar?
Yayılmış agent çox yavaş cavab verirsə və ya LLM yerləşdirmək üçün kifayət qədər yaddaş yoxdursa, nə etmək olar?
KV-Cache haqqında daha ətraflı məlumat verin: necə işləyir və haradan gəlir, Transformer arxitekturasından başlayaraq.
Pull sorğularını emal etmək üçün xidməti necə həyata keçirdiniz və yerləşdirdiniz?
Orkestrator subagent alətlərinin zənglərinin nəticələrini görür yoxsa yalnız subagentin özü olan yekun çıxışını?
İnferensin sürətlənməsi və ya ən azı modeli 12 GB VRAM RTX 3090-ə yerləşdirmək üçün hansı digər optimallaşdırma metodları istifadə oluna bilər?
LLM-as-a-Judge-in keyfiyyətin düzgün qiymətləndirildiyini necə yoxlamaq və onu necə kalibrləmək olar?
Məsələn, strukturlaşdırılmış çıxış istifadə edərkən, necə formalizə olunmuş və strukturlaşdırılmış cavab əldə etmək olar?
Orkestrator necə qurulub: hansı çərçivə və memarlıq istifadə olunur, nə edir, tək mərhələlidirmi və ya cavab vermədən əvvəl bir neçə dəfə düşünə bilərmi?
Hazırkı işinizdən niyə çıxmağa qərar verdiniz?
Modellərin tənzimlənməsində kimlər iştirak etdi?
Hazırkı komanda tərkibiniz nədir?
Dialoq və kontekstin artması cavabların emal sürətinə necə təsir edir?