Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI. Перакладзены тэкст паказваецца, калі ён ёсць. Калі не — вы бачыце англійскі тэкст і пазнаку пра гэта.
Тэг: Evaluation
Форма онтологіі проты розмеру модэля: што косцюе дизайн графа для штучнага інтэлектуальнага агента.
Як тры ўтрачальныя формы адной графы знанняў па страхаванню змянілі точнасць, колькість вызываў інструментаў, токенав і вартасць для малых і вялікіх модэляў у Azure Cosmos DB.
30 хв чытанняПяцьдзесят гадоў даследжэнняў у галузі пошуку інформацыі, якія працуюць у рамках вашага пайплайна RAG.
Разбій на фрагменты RAG, гібрыдныя пошукавыя методы, HyDE, переранкіраванне та оцэнка – усе гэтыя технікі маюць своіх прадкуў, якія існуюць вялікія гады ў галузі пошуку інформацыі. Огляд доследжэнняў та ўсіх ўскладнэнняў у ўжыцці гэтых методаў.
17 хв чытанняЧым займаецца агент для адрознення модэляў: змяны стылю перакрываюць процес тонкай налаштовкі.
Агент для выявлення разніцы ў моделях пераглянуў процес тонкай наладкі фінансовага LoRA: 82% працэсаў выявілі змяну дужыны та структуры, тады як планаваная змяна логіки застала непазначанай.
15 хв чытанняАудыт выкарыстання RAG для старых фрагментаў, адхылэнняў і шумнага контэксту.
Аудыт на Python для адміністрування RAG: золотыя запиты, критеріі кореляцыі на аснове косайну, перагляды адхілення за методам Колмогорова-Смірнова і ефектыўнасць у контэксте, а таксама як чытаць звястку.
12 хв чытанняДыягностыка процеса адгутавання RAG: Recall@K, BM25, гібрыдныя методы фюзыі і перыякораванне
Маленькі эксперыменты з трубопрацэўнай сэткі RAG, якія пасунулі правы фрагмент на чэтвёртае месца, паказваюць, як фрагментаванне, BM25, спаўненне рангаў і паўтарна класыфікацыя вплываюць на Recall@3 і MRR.
11 хв чытанняRAG-Anything на 65 кнігах пра віньян: сцэны, калі метод графовага пошуку ўспівае і не ўспівае.
Практычныя тэсты графа знанняў RAG-Anything на 65 PDF-файлах пра віньян: выбір парсера, витраты, адпаведнасць графа і вектарных адказаў, а таксама проблемы з віньянамі з газамі.
12 хв чытанняВід прототыпу да реальнай реалізації RAG: гібридний пошук, агенты та процес оцінки.
Архітектура для реалізації RAG у середовіщі .NET: розділення на часткі, гібридне та графове пошук, переранжування, планування запитоў, форматавання результаатоў та постаўна оцінка.
8 хв чытанняЧаму продакшн-агенты AI патрабуюць больш, чым простае якісна запрошэнне.
Агенты AI для працы ў вырабоцтве патрабуюць не толькі хорашага запиту: ім неабходны контэкст, інструменты, памяць, механізмы рашэння проблем, можлівасць абсарбавання інфармацыі, тэставанне і автонамія, якія будуць адпаведныя рэальнам рызікам.
7 хв чытанняКарта поля RAG: ад первых прынцыпаў да неудач у працэўцы.
Две трубопроводныя лініі, тры етапы і спіс іменаваных неудач: як працюе генераванне з падсилэнням на основе дадзеных, дзе воно зламваецца, і якія способы вирашаюць кожную проблему.
7 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.