Языковые модели, автоматизация, машинное обучение, работа с текстом, изображениями и звуком: объяснения, руководства и практические советы.
Изучайте подходы, выбирайте модели и оценивайте результаты. Здесь рассматриваются работа с контекстом, надёжность ответов, автоматизация и обработка разных типов данных. Поиск и RAG составляют одно из направлений раздела. Временные ряды и прогнозирование представлены в разделе математики и моделей.
Руководство по настройке мультимодального поиска в Azure AI Search с использованием векторизации текста и изображений. Описывает шаги создания индекса, выбор моделей (например, CLIP), методы генерации эмбеддингов и выполнение гибридных запросов для повышения релевантности.
Изучите принципы семантического поиска, его зависимость от вложений (embeddings) и причины, по которым текст, кажущийся похожим, может не дать желаемого ответа. Узнайте о векторном поиске, гибридном поиске и их применении в поиске информации.
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.
Пошаговое руководство по созданию индекса, генерации эмбеддингов и выполнению гибридных запросов, сочетающих полнотекстовый и векторный поиск с использованием Azure AI Search.
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.
Идентификатор цитаты доказывает лишь факт извлечения источника, а не поддержку утверждения. В статье описывается процесс декомпозиции ответов, поиска подтверждающих фрагментов и разделения проверок извлечения и обоснованности на примере гипотетических политик.
Сравните три вычисления сходства на малых векторах и посмотрите, когда нормализация меняет упорядочение.
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.
Как поиск связывает языковую модель с документами и почему ссылка не гарантирует правильность.