Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Oryginalne materiały o React, Node.js, TypeScript i AI — z tej samej praktyki co nasze oprogramowanie operatorskie. Treść artykułów po angielsku.
Tag: evaluation
Sześć metryk oceny RAG, które są ważne w produkcji
Recall@K, nDCG, MRR, wierność wyników, opóźnienie oraz koszt — jak naprawiać problemy z wyszukiwaniem, które wyglądają lepiej na papierze, podczas gdy jakość odpowiedzi się pogarsza.
2244 słówCzytajModele decyzyjne oparte na wpisywaniu tekstu a wywołania LLM: opóźnienie i stabilność na granicy
Eksperyment z 240 wywołaniami porównujący naturalne prawdopodobieństwa Jeva z tymi, które sam zgłasza model LLM, oraz sposoby przekształcenia tych danych w router modeli LangChain.
2630 słówCzytajWybór ulepszenia modelu agentowego według kosztu za udaną zadanie
Praktyczne ramy do oceny, czy warto przyjąć bardziej autonomiczny model: sześć metryk, powtarzalne testy agenta kodującego oraz wymagane kontrolne procedury.
1756 słówCzytajOkreślanie ceny sformatowanego routera decyzyjnego używanego przy wywołaniach LLM Frontier.
Jak modelować oczekiwany koszt kierowania ruchem LLM za pomocą sformatowanego modelu decyzyjnego takiego jak Jev, ustalać progi pewności oraz weryfikować jakość routingu przed jego wdrożeniem.
2655 słówCzytajTestowanie agentów AI na podstawie wyników: weryfikacja stanu zamiast polegania na odpowiedziach
Naucz się oceniać agentów AI wykorzystujących narzędzia poprzez sprawdzanie końcowego stanu, śladów działań oraz prawdomówności, w tym czasu wykonywania zadań, przypadków braku działań i niezawodności przy powtarzanych próbach.
2131 słówCzytajSzkolenie własnego sędziego LLM: od PandaLM i JudgeLM do Prometheus
Jak budowane są dopracowane modele oceniające, od danych i rubryk po kontrolę uprzedzeń i metaocenę, oraz praktyczny przepis na szkolenie specjalistycznego sędziego LLM dla określonej dziedziny.
8925 słówCzytajPiętnaście koncepcji LLM analizowanych na podstawie jednej prośby od bota wsparcia
Prześledź jedno pytanie klienta za pośrednictwem asystenta AI, aby dowiedzieć się, czym naprawdę są modele, tokeny, embeddingi, kontekst, RAG, agenci oraz metody oceny, i gdzie kończy się działanie każdego z nich.
3094 słówCzytajPoprawa odpowiedzi RAG poprzez wprowadzanie jednej zmierzonej modyfikacji na raz
Proces pracy oparty na pomiarach w celu poprawy słabych odpowiedzi RAG: dostosowywanie krok po kroku podziału na fragmenty, parametru top_k, ponownego sortowania, wyszukiwania hybrydowego oraz przepisywania zapytań, przy jednoczesnym monitorowaniu metryk pozyskiwania informacji.
868 słówCzytajNarzędzia oceny dla aplikacji opartych na LLM: zbiory danych, ocenianie i bariery regresji
Dowiedz się, czym jest narzędzie do oceny LLM, jakie ma cztery podstawowe komponenty oraz w jaki sposób wykrywa regresje w zapytaniach i sprawiedliwie porównuje modele, zanim cokolwiek trafi do użytkowników.
1985 słówCzytaj
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.