Machine Learning / AI
Сіз LangGraph-те күйді қолданасыз ба және барлық күйді контексте өткізіп отырсыз ба?
Ұзақ жұмыс кезінде агенттің контексті біртіндеп толып кетсе, не істеуге болады?
LangGraph-те API арқылы алынған үлкен ақпаратты қалай күйде сақтау, оны құрал ішінде пайдалану, бірақ қажетсіз деректерді LLM контекстіне жібермеу керек? Мысалы, LLM тек мамандардың ID мен аттарын көрсе, ал құрал олардың кестесі мен қосымша деректерін алады.
Өндірістік мониторинг/оқиға тергеу жүйесінің сапасын қалай бағалауға болады?
Қалай практикалық түрде модельді нақты өрісте берілген қысқа тізімдегі жолдық ID-лерден басқа ешқандай таңбаларсыз тек мәндерді генерациялауға мәжбүр етуге болады?
Егер контекстте ақпарат болмаса, жауап бермеу үшін LLM-ді қалай оқытуға болады?
Орнатылған агент тым баяу жауап берсе немесе LLM-ді орналастыру үшін жады жетіспесе, не істеуге болады?
Код деңгейінде құрылымдалған шығу үшін схеманы модельге қалай өткізуге болады?
KV-кэш туралы толығырақ айтыңыз: ол қалай жұмыс істейді және қайдан пайда болады, Transformer архитектрасынан бастап.
Қалайша пул сұрауларын өңдеу үшін қызметті жүзеге асырып, орналастырдыңыз?
Оркестратор субагент құралдарын шақыру нәтижелерін көреді ме, әлде тек субагенттің соңғы нәтижесін бе?
Инференсті жылдамдату немесе кем дегенде модельді 12 ГБ VRAM RTX 3090-ға орналастыру үшін қандай басқа оңтайландыру әдістерін қолдануға болады?
Оркестратор қалай құрылды: қандай фреймворк пен архитектура пайдаланылады, ол не істейді, бірқадам ба немесе бірнеше рет ойлану мүмкін бе жауап бермес бұрын?
Қалай формалданған, құрылымдалған жауап алуға болады, мысалы, құрылымдалған шығу нәтижесін қолданғанда?
LLM-ді-сотшының сапаны дұрыс бағалайтынын қалай тексеруге және оны қалай калибрлеуге болады?
LLM-де жаңа токендерді таңдау үшін қандай опциялар бар?
Қазіргі командаңыздың құрамы қандай?