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AI, Python, Git, SQL, Web/API, SAP/ERP, सांख्यिकी और समय श्रृंखला पर सामग्री: व्याख्याएँ, उदाहरण, व्यावहारिक सुझाव, स्रोत और उपयोग की सीमाएँ।

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कृत्रिम बुद्धिमत्तामार्गदर्शिका

RAG चंक सीमाओं और ओवरलैप को चुनना ताकि सेक्शन संदर्भ बना रहे

यह लेख बताता है कि रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम में प्रभावी चंक सीमाएं और ओवरलैप कैसे चुनें, फिक्स्ड-साइज़ और डॉक्यूमेंट-अवेयर रणनीतियों की तुलना करता है। एक काल्पनिक सपोर्ट नोट उदाहरण का उपयोग करके, यह सिमेंटिक इकाइयों में विभाजित होने के जोखिमों को प्रदर्शित करता है और दिखाता है कि मेटाडेटा और ओवरलैप संदर्भ को कैसे संरक्षित कर सकते हैं। यह मार्गदर्शन वेक्टर सर्च और RAG वर्कफ़्लो में चंकिंग के लिए Microsoft Azure दस्तावेज़ीकरण पर आधारित है।

RAG / chunking / Azure AI Search / information retrieval / document processing

कृत्रिम बुद्धिमत्तामार्गदर्शिका

LLM आउटपुट के लिए JSON स्कीमा सत्यापन क्यों आवश्यक है

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।

LLM / JSON / JSON Schema / Data Validation / Software Engineering / Python

कृत्रिम बुद्धिमत्तामार्गदर्शिका

एआई सटीकता और रिकॉल का छोटे डेटासेट पर मूल्यांकन

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।

ai / precision / recall / evaluation / small dataset / machine learning / scikit-learn / classification