Machine Learning / AI
Siz LangGraphda holatni ishlatyapsizmi va barcha holatni kontekstga o'tkazyapsizmi?
LangGraph holatida API orqali olingan katta ma'lumotlarni qanday saqlash, uni asbob ichida ishlatish, lekin LLM kontekstiga keraksiz ma'lumotlarni uzatmaslik? Masalan, LLM faqat mutaxassislarning ID va nomlarini ko'radi, asbob esa ularning jadvali va qo'shimcha ma'lumotlarni oladi.
Uzoq davom etgan ishdan so'ng, agentning konteksti asta-sekin to'ldirilsa, nima qilish mumkin?
Amalda ma'lum bir maydonda model faqat qisqa satr ID ro'yxatidan va boshqa belgilarisiz qiymatlarni ishlab chiqarishini qanday qilish mumkin?
Voqealarni kuzatish/tahqiq qilish tizimining ish sifatini qanday baholash mumkin?
Kontextda ma'lumot bo'lmasa, LLM ni qanday o'qitish mumkin?
Joylangan agent juda sekin javob berayotgan yoki LLM joylash uchun etarli xotira bo'lmasa nima qilish mumkin?
KV-Cache haqida batafsilroq ma'lumot bering: u qanday ishlaydi va qayerdan kelib chiqadi, Transformer arxitekturasi bilan boshlang.
Kod darajasida strukturaviy chiqish uchun model sxemasini qanday uzatish mumkin?
Pull so'rovlarini qayta ishlash uchun xizmatni qanday amalga oshirdingiz va joylashtirdingiz?
Orkestrator subagentning asbob chaqirilish natijalari yoki faqat subagentning o'zining yakuniy chiqishini ko'radimi?
Inferensni tezlashtirishni tezlashtirish yoki kamida modelni 12 GB VRAM RTX 3090 ga joylashtirish uchun qanday boshqa optimallashtirish usullari mavjud?
LLM-as-a-Judge sifatni to'g'ri baholayotganligini qanday tekshirish va uni qanday kalibrlash mumkin?
Orkestrator qanday qurilgan: qaysi ramka va arxitektura ishlatiladi, nima qiladi, bitta bosqichli yoki javob berishdan oldin bir necha marta fikrlay oladimi?
Strukturali chiqishdan foydalanishda, masalan, formalizatsiyalashgan va tuzilgan javobni qanday olish mumkin?
LLMda yangi tokenlarni namunaviy olishning qanday variantlari mavjud?
Hozirgi jamoa tarkibi qanday?