AI, Python, Git, SQL, Web/API, SAP/ERP और गणितीय मॉडल के व्यावहारिक लेख: स्पष्टीकरण, कोड के उदाहरण, मूल स्रोत और उपयोग की सीमाएँ।
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एज़ुर AI सर्च में इंडेक्स बनाना, एम्बेडिंग्स उत्पन्न करना, और पूर्ण पाठ और वेक्टर सर्च के संयोजन के साथ हाइब्रिड क्वेरी के निष्पादन के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका।
सिमेंटिक सर्च के सिद्धांतों, एम्बेडिंग पर इसकी निर्भरता और उन कारणों का अन्वेषण करें जिनकी वजह से समान दिखने वाला टेक्स्ट वांछित उत्तर प्रदान नहीं कर सकता है। वेक्टर सर्च, हाइब्रिड सर्च और सूचना पुनर्प्राप्ति में उनके अनुप्रयोगों के बारे में जानें।
एक तकनीकी मार्गदर्शिका जो बताती है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) से प्राप्त केवल सिंटैक्स के रूप में सही JSON उत्पादन प्रणालियों के लिए अपर्याप्त क्यों है और JSON स्कीमा कैसे आवश्यक संरचनात्मक और प्रकार संबंधी गारंटी प्रदान करता है।
जानें कि एआई मॉडल की सटीकता और रिकॉल का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन कैसे करें, खासकर जब छोटे प्रश्न डेटासेट के साथ काम कर रहे हों। यह गाइड scikit-learn का उपयोग करके अवधारणाओं, गणना विधियों और व्यावहारिक विचारों को शामिल करती है।
जानकारी की खोज भाषा मॉडल को दस्तावेज़ों से कैसे जोड़ती है और स्रोत का संदर्भ होने से सही उत्तर की गारंटी क्यों नहीं मिलती।