Machine Learning / AI

End-to-end өтүүдө болжол менен канча токен болгон?

Кагы аспап менен документтердин түзүмдүк бөлүнүшү жасалды?

NERдеги клас баланссыздыгы эмне жана муну менен кантип иштеш керек?

ReAct агентинин капотунун астында кайсы модель колдонулду жана эмне үчүн ошол моделди тандадыңыз?

Көп агенттүү жактанын кемчиликтери эмне?

Канча талапкер rerankerге жөнөтүлдү жана анын артынан канча талапкер алынды?

API аркылуу JSON-объект же JSON-шема болдубу? Колдонууда кандай айырма бар?

BM25 маанилери жана тыгыз embeddings реранкерага өткөрмө алдында кантип бириктирилди (гибридизация)?

Кросс-энкодер (ранкер) менен би-энкодердин айырмасы эмнеде?

RAGда гибриддик retrieval жөнүндө айтып бер — тыгыз векторлор үчүн кайсы моделди тандадың?

Кандай ченелүү колдонулду жана бул кандай документтер болчу (Word, PDF, Excel жана башка)?

Неге Qdrantты вектор сактагыч катары тандадыңыз?

Модель өз контурунда болдуб же тышкы API аркылуу өттүбү?

Функция чакыруунун аргументтерин ишке ашыргандан мурун кантип текшердиңиз?

Аякта аякка чейин көп агенттүү системанын ар бир төрт агентинин эмне кылып жатканын кыскача сүрөттөп бериңиз.

Андан кийин AI каражаты тарабынан түзүлгөн кодду текшересизби?

Документтердеги NER ба баалоо үчүн кайсы метрикалар колдонулушу мүмкүн?

Prompt ыкмасында катаны эмне деп түшүнөсүңүз?

Вектордук сактагычта (Qdrant) суроолор менен иштешип, алардын агенттин кечигүүсүнө таасири кандай болду?

Код агенттерин тез прототиптөө үчүн эмне колдонуп жатасың? Өнүктүрүүдө AI'ны кантип колдонуп жатасың?