Machine Learning / AI

Wie funktionierte die Selbstkorrektur im Text-to-SQL-Agenten?

Welche Metriken wurden zur Bewertung des RAG-Systems verwendet und wie wurde die Entscheidung getroffen, es in die Produktion zu bringen?

Erzählen Sie uns von der Architektur des RAG-Chats (iChat) in TechVille: Pipeline, Komponenten, Technologien.

Erzählen Sie uns vom Text-to-SQL-Agenten: Architektur, Pipeline, Technologien.

Wie wurde die Inferenz des LLM (DeepSeek R1 33B) organisiert? Wie viele GPUs, wie wurde parallelisiert?

Erzählen Sie vom Projekt der Zusammenfassung von Berichten bei Alrosa: Aufgabe, Ansatz, Nachtraining.

Warum haben Sie sich für Qdrant entschieden, anstatt bei Elasticsearch zu bleiben? Welche Vorteile gibt es?

Wie wurden die Lastspitzen im RAG-System verarbeitet? Was passierte bei hoher Belastung?

Wie haben Sie die Qualität des Text-to-SQL-Agents bewertet?

Welche Ranking-Metriken wurden zur Bewertung des Retrievers verwendet?