Machine Learning / AI

Бір энд-ту-энд өту кезінде шамамен қанша токен болды?

Құрылымдық құжаттарды бөлу үшін қандай құрал қолданылды?

NER-де сыныптың теңгерімсіздігі деген не және оған қалай жұмыс істеу керек?

ReAct агентінің астында қандай модель қолданылды және оны неге таңдадыңыз?

Көп агентті тәсілдің қандай кемшіліктері бар?

Реанкерге қанша кандидат жібердіңіз және олардың қаншасы таңдалды?

API арқылы JSON-мод немесе JSON-схема қолданылды ма? Оның айырмашылығы неде?

BM25 мәндері мен тығыз ендірмелерді қайта бағалаушыға (гибридтеу) жібермес бұрын қалай біріктірді?

Кросс-энкодер (ранкер) мен би-энкодердің айырмашылығы неде?

RAG-те гибридті іздеу туралы айтыңыз — тығыз векторлар үшін қандай модель таңдадыңыз?

Қандай чанкинг қолданылды және бұл қандай құжаттар болды (Word, PDF, Excel және т.б.)?

Неге Qdrant-ты векторлық сақтау ретінде таңдадыңыз?

Модель өз шекарасында болды ма, әлде сыртқы API арқылы байланыс жасады ма?

Функция шақыру аргументтерін орындау алдында қалай тексересіз?

Көп агентті жүйенің әрбір төрт агенті қысқаша не істейтіні туралы сипаттаңыз.

Сіз кейінірек AI-құралымен жасалған кодты өзіңіз тексересіз бе?

Құжаттардағы NER-ді бағалау үшін қандай метрикалар қолданылуы мүмкін?

Промпт әдісін қолданғанда қате деп нені түсінесің?

Векторлық сақтау (Qdrant) ішіндегі сұраулармен қалай жұмыс істедіңіз және олардың агенттің кідіртілуіне әсері қандай болды?

Код агенттерін жылдам прототиптеу үшін не қолданасыз? Дамуда AI-ды қалай қолданасыз?