Machine Learning / AI

როგორ მუშაობდა თვითშესწორება Text-to-SQL აგენტში?

გააზიარეთ TechVille-ის RAG-ჩატის (iChat) არქიტექტურა: pipeline, კომპონენტები, ტექნოლოგიები.

როგორ იყო ორგანიზებული LLM (DeepSeek R1 33B) ინფერნსი? რამდენ GPU, როგორ პარალელიზებული იყო?

გვითხარით Text-to-SQL აგენტის შესახებ: არქიტექტურა, pipeline, ტექნოლოგიები.

რა მეტრიკები გამოიყენეს RAG სისტემის შეფასებისთვის და როგორ მიიღეს გადაწყვეტილება მას წარმოებაში განთავსების შესახებ?

როგორ შეაფასეთ Text-to-SQL აგენტის ხარისხი?

გთხოვთ, ისაუბროთ ალროსაში ანგარიშების შეჯამების პროექტზე: დავალება, მიდგომა, დამატებითი სწავლება.

რატომ აირჩიეთ Qdrant დარჩენის ნაცვლად Elasticsearch-ზე? რა უპირატესობები აქვს?

როგორ იყო დამუშავებული RAG სისტემაში დატვირთვის მწვერვალები? რა ხდებოდა მაღალი დატვირთვის დროს?

რისი რეიტინგის მეტრიკები გამოიყენებოდა რეტრივერის შეფასებისთვის?