Machine Learning / AI

Comment fonctionnait l'auto-correction dans l'agent Text-to-SQL?

Parlez-nous de l'architecture du chat RAG (iChat) à TechVille : pipeline, composants, technologies.

Comment l'inférence du LLM (DeepSeek R1 33B) a-t-elle été organisée ? Combien de GPU, comment ont-ils parallélisé ?

Parlez-nous de l'agent Text-to-SQL : architecture, pipeline, technologies.

Quelles métriques ont été utilisées pour évaluer le système RAG et comment la décision de le déployer en production a-t-elle été prise?

Parlez du projet de résumé de rapports chez Alrosa : tâche, approche, formation supplémentaire.

Comment avez-vous évalué la qualité de l'agent Text-to-SQL?

Pourquoi avoir choisi Qdrant plutôt que de rester sur Elasticsearch ? Quels sont les avantages ?

Comment les pics de charge étaient-ils traités dans le système RAG ? Que se passait-il en cas de forte charge ?

Quelles métriques de classement ont été utilisées pour évaluer le récupérateur?