Machine Learning / AI

რამდენი ტოკენი იყო დაახლოებით ერთ-გზის გადაცემის დროს?

რა ინსტრუმენტით ჩატარდა დოკუმენტების სტრუქტურული ჩანგინგი?

რა არის კლასი ბალანსის ნაკლებობა NER-ში და როგორ მუშაობა ამასთან?

რა უარყოფითი მხარეები აქვს მულტიგენეტურ მიდგომას?

ReAct-აგენტის ქვეშ რა მოდელი გამოიყენეს და რატომ სწორედ ის?

რამდენი კანდიდატი გაიგზავნა reranker-ს და რამდენი აიღეს მის შემდეგ?

API-ის საშუალებით იყო JSON ობიექტი თუ JSON შიდა? გამოყენებაში რა განსხვავებაა?

როგორ შეერთდნენ BM25-ის მნიშვნელობები და სქელი embeddings-ები reranker-ს გადასაცემად (ჰიბრიდიზაცია)?

რა განსხვავებაა კროს-ენკოდერს (რანკერს) და ბი-ენკოდერს შორის?

გთხოვთ, მითხრათ RAG-ში ჰიბრიდული retrieval-ის შესახებ — რომელ მოდელს აირჩიეთ სქელ ვექტორებისთვის?

რა სახის ჩანკინგი გამოიყენეს და რა ტიპის დოკუმენტები იყო (Word, PDF, Excel და ა.შ.)?

რატომ აირჩიეთ Qdrant ვექტორული საცავი?

მოდელი თავის კონტურში იყო თუ გარე API-ის მეშვეობით მიდიოდა?

როგორ დაადასტურეთ ფუნქციის გამოძახების არგუმენტები შესრულებამდე?

მოკლედ აღწერეთ, რა აკეთებს ყოველი ოთხი აგენტი მულტიგენთ სისტემაში ბოლო წერტილიდან ბოლო წერტილამდე.

შემდეგ კი გსურთ ნახოთ AI-ს ინსტრუმენტმა შექმნილი კოდი?

რომელ მეტრიკებს შეიძლება გამოიყენოს დოკუმენტებზე NER-ის შეფასებისთვის?

რა იგულისხმება შეცდომაში (პრომპტული მიდგომით)?

როგორ მუშაობდით ვექტორულ საცავში (Qdrant) გამოკითხვებთან და როგორ აისახა ეს აგენტის ლატენტურობაზე?

რა იყო state ობიექტი (TypedDict ან სხვა)?