Machine Learning / AI

Bir end-to-end o'tish uchun taxminan nechta token bo'lgan?

Hujum hujjatlarning tuzilma bo'laklash uchun qanday asbob ishlatilgan?

NERda sinf muvozanatsizligi nima va bu bilan qanday ishlash mumkin?

Ko'p agentli yondashuvning kamchiliklari nimalardan iborat?

ReAct agentining motori ostida qaysi model ishlatildi va nima uchun aynan shuni tanladingiz?

Qancha nomzod reranker ga yuborildi va undan keyin qancha nomzod olindi?

API orqali JSON-objekt yoki JSON-shema bo'ldimi? Foydalanishda qanday farq bor?

Kross-enkoder (ranker) va bi-enkoder o'rtasidagi farq nima?

BM25 qiymatlari va zich emeldirishlar qanday qilib rerankerga (gibridlashtirish) o'tkazilishidan oldin birlashtirilgan?

RAGda gibrid qidiruv haqida gapir — zich vektorlar uchun qaysi modelni tanlading?

Qaysi chanklash usuli qo'llanildi va bu qanday hujjatlar edi (Word, PDF, Excel va boshqalar)?

Nima uchun siz Qdrantni vektorli saqlash sifatida tanladingiz?

Funktsiya chaqiruv argumentlarini bajarishdan oldin qanday tekshirdingiz?

End-to-end ko'p agentli tizimining har bir to'rt agenti nima qilayotganini qisqacha tavsiflang.

Model o'z konturida edimi yoki tashqi API orqali o'tdimi?

Keyin AI-strumenti tomonidan ishlab chiqilgan kodni tekshirasizmi?

Hujjatlarda NERni baholash uchun qanday metrikalar ishlatilishi mumkin?

Prompt yondashuvida xato nima deb o'ylayapsiz?

Vektor saqlash (Qdrant) bo'yicha so'rovlar bilan qanday ishladingiz va ularning agentning kechikishiga ta'siri qanday?

Kod agentlarini tez prototiplash uchun nima ishlatasiz? Rivojlanishda AI ni qanday ishlatasiz?