Python

Ինչպես է տեղի ունենում հաճախորդի տվյալների (մետադատների) հարուստացումը։

Միջին հաշվով, որքան արժե համակարգը գործարկել և պահել աշխատանքային վիճակում?

Կարծում եք, որ վերջնական օգտվողը (ոչ գործակալը) կարող է ուղիղ օգտագործել օգնականը?

Ինչու՞ թողեցիր 'Pinkman' ստուդիան։

Ինչպե՞ս թարմացնում եք ձեր գիտելիքները, երբ փոխվում են տарифները, պայմանները (շատ փոփոխվող ապահովագրական շուկայում)։

Ինչպե՞ս կարող եք պաշտպանվել այս ռիսկերից:

Ինչպես է կառուցված համակարգը (RAG օգնականի ճարտարապետությունը ապահովագրական բրոքերի համար)։

Ինչպե՞ս հեշտացնել մի քանի ապահովագրական ընկերությունների հետ աշխատելը, որոնց տվյալները թարմացվում են տարբեր ժամանակահատվածներով։

Ինչու եք ձեզ ազատել վերջին աշխատանքից?

Ինչպե՞ս է տեղի ունենում հարցումների ուղղորդումը (վերլուծություն ըստ հարցի տիպի):

Ի՞նչ ես անում, երբ օգնականը սխալներ է գործում, հիպնոսացվում կամ սխալ պատասխան է տալիս։

Ինչպե՞ս է տեսք ունենում առաջին աշխատող տարբերակը ('ոչ ամոթ է ցույց տալ')։

Ինչպես չկորցնել փաստաթղթի կոնտեքստը/կառուցվածքը chunking-ի ժամանակ?

Որ լսարանին և որ սցենարին առաջինը փակես: Ինչու՞։

Որտե՞ղից կսկսես քո 30-60 օրերի պլանը։

Ի՞նչ ընկերություն եք փնտրում:

Ինչպե՞ս [կազմակերպությունը] հարթեց 152-FZ օրենքի պահանջները LLM օգտագործելիս։

Որ LLM օգտագործել պատասխաններ ստեղծելու համար (GigaChat, YandexGPT, չինական մոդելներ)?

Ի՞նչ ռիսկեր տեսնում ես (տեխնիկական, արտադրական, դոմենային)։

Ինչպե՞ս հավաքում և կառուցում ես գիտելիքների բազան փաստաթղթերից, կանոններից, կանոններից: Ինչպե՞ս լուծում ես բարդ ապահովագրական կանոնները տարածաշրջանային բացառություններով: