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
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
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