Machine Learning / AI

Umbes kui palju token'e oli ühe lõpp-to-end läbimise ajal?

Millise tööriistaga tehti dokumentide struktuurne jaotamine?

Mis on klasside ebavõrdsus NER-is ja kuidas sellega tegeleda?

Millised on mitmeagentse lähenemise miinused?

Millist mudelit kasutati ReAct-agendi kapoti all ja miks just seda valisite?

Kui palju kandidaate saadeti rerankerisse ja kui palju neist võeti pärast seda?

Kas see oli JSON-objekt või JSON-mudel API kaudu? Mis on kasutamise erinevus?

Mis vahe on cross-encoder (ranker) ja bi-encoder vahel?

Kuidas ühendati BM25 väärtused ja tihedad embedid enne nende edastamist rerankerile (hübriidne lähenemine)?

Millist chunking meetodit kasutati ja millised olid need dokumendid (Word, PDF, Excel jne.)?

Runa mulle hibridse otsingu kohta RAG-is — millist mudelit sa valisid tihedate vektorite jaoks?

Miks valisite Qdrant vektorkogumina?

Kirjeldage lühidalt, mida teeb iga neljast mitmeagentse süsteemi agendist algusest lõpuni.

Kas mudel oli oma kontuuris või kas see läks läbi välise API?

Kuidas te kontrollisite funktsiooni kutsumise argumente enne selle täitmist?

Kas sa kontrollid seejärel koodi, mille genereeris tehisintellekti tööriist?

Mida sa mõistad vea all (prompt-l lähenemises)?

Milliseid mõõdikuid saab kasutada NER hindamiseks dokumentidel?

Kuidas te töötasite vektorkogus (Qdrant) olevate päringutega ja kuidas see mõjutas agendi latentsust?

Mida kasutad kiireks koodagentide prototüüpimiseks? Kuidas kasutad tehisintellekti arenduses?