Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Оригінальні матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI — з тієї ж практики, що й наше операторське ПЗ. Текст статей англійською.
Тег: AI Engineering
Діагностика проблем з вихідними даними ШІ: коли використовувати запит, отримання чи налаштування
Спосіб, заснований на симптомах, щоб визначити, чи потребує слабка функція ШІ кращого запиту, шару пошуку чи доробки, та чому навчання моделі на фактах призводить до протилежних результатів.
7 хв читанняОбробка LoRA для фін-тюнінгу локально: перевірка, об’єднання та уникнення прихованих помилок
Доведіть, що адаптер LoRA справді покращив невелику модель, об’єднайте її та розмістіть за локальним API, сумісним з OpenAI, а також виявляйте помилки, які призводять до неправильних результатів.
12 хв читанняШість концепцій ШІ, які підкажуть вам, що перевірити перед тим, як довіряти відповіді
Токени, вікна контексту, температура, галюцинації, RAG та агенти пояснюються як інструменти перевірки, щоб ви могли виявляти помилки, контролювати витрати та оцінювати твердження продуктів ШІ.
10 хв читанняОб’єднання моделей складання промов, візуалізації та генерації в багатомодальні додатки
Дізнайтеся про шість основних елементів багатомодального ШІ, як голосовий та візуальний розпізнавання разом із генеративними моделями створюють цілісні системи, а також які відкриті інструменти та проекти підходять для початку роботи.
11 хв читанняПокращення відповідей RAG: по одній виміряній зміні за раз
Робочий процес, спрямований насамперед на вимірювання, для виправлення слабких відповідей RAG: поступово налаштовуйте чанкінг, top_k, переранжування, гібридний пошук та переписування запитів, водночас відстежуючи показники отримання даних.
4 хв читанняП’ятнадцять концепцій LLM, розглянутих через одне запитання від бота-підтримки
Пройдіться з допомогою AI-асистента через одне запитання клієнта, щоб дізнатися, що насправді роблять моделі, токени, ембеддинги, контекст, RAG, агенти та механізми оцінки, і де кожен з них закінчується.
13 хв читанняІнструменти оцінки для додатків на основі LLM: набори даних, оцінювання та механізми регресії
Дізнайтеся, що таке інструмент оцінки LLM, його чотири основні компоненти, та як він виявляє регресію у запитах та справедливо порівнює моделі, перш ніж щось потрапить до користувачів.
9 хв читанняВід сканованих звітів лабораторій до структурованих даних: компроміси в архітектурі OCR
Як стартап у сфері охорони здоров’я із обмеженим бюджетом може порівняти бібліотеки OCR, API Google Cloud та самостійно розгорнуті моделі ШІ для обробки зображень під час перетворення медичних сканів у структурований JSON.
8 хв читанняЧому виклик LLM — це не додаток: яке місце займає LangChain у потоці обробки RAG
Дізнайтеся, що насправді робить LangChain, простеживши процес роботи додатку для відповідей на запитання до документів — від завантаження PDF до конкретної відповіді, — та з’ясуйте, коли інша платформа підходить краще.
11 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.