TATECHATLAS
◎ Русский
TECHNOLOGY / KNOWLEDGE / PRACTICE

Результаты: data

Материалы по искусственному интеллекту, Python, Git, SQL, Web/API, SAP/ERP, статистике и временным рядам: объяснения, примеры, практические советы, источники и границы применения.

Все слова должны встречаться в статье. Кавычки задают точную фразу.

Результаты

1-3 / 3 материалов Сбросить

Выбор границ и перекрытий фрагментов для RAG для сохранения контекста раздела

В этой статье объясняется, как выбирать эффективные границы и перекрытия фрагментов в системах RAG (Retrieval-Augmented Generation), сравнивая стратегии фиксированного размера и ориентированные на документы. Используя гипотетический пример служебной записки, демонстрируются риски разделения семантических единиц и показывается, как метаданные и перекрытия могут сохранить контекст. Рекомендации основаны на документации Microsoft Azure по фрагментации в векторном поиске и рабочих процессах RAG.

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

Почему валидация JSON Schema необходима для выходных данных LLM

Техническое руководство, объясняющее, почему синтаксически корректного JSON от больших языковых моделей (LLM) недостаточно для производственных систем и как JSON Schema обеспечивает необходимые структурные и типовые гарантии.

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

Оценка точности и полноты ИИ на малых наборах данных

Узнайте, как эффективно оценивать точность и полноту моделей ИИ, особенно при работе с небольшими наборами данных вопросов. Это руководство охватывает концепции, методы расчета и практические соображения с использованием scikit-learn.

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