MLOps vs LLMOps: Šta se menja kada je model LLM
MLOps upravlja sistemima mašinskog učenja; LLMOps proširuje te prakse na promptove, kontekst, pretragu, provajdere, alate, evaluacije i ponašanje u vreme izvršavanja oko velikih jezičkih modela.
Evaluacija i gate-ovi kvaliteta
Evaluacija i kapije kvaliteta
Metode evaluacije i kapije kvaliteta za održavanje pouzdanog ponašanja LLM-a kroz izdanja i promene.
Articles
Kada bi AI trebalo da prestane da veruje sopstvenom znanju? — Okidač za pretragu
AI model ne zahteva pretragu za svako pitanje. Važan problem je znati kada njegovo interno znanje više nije dovoljno. Okidač za pretragu je praktična granica odlučivanja koja određuje kada AI sistem treba da prestane da se oslanja isključivo na znanje modela i pribavi spoljne dokaze pre odgovaranja.
Odakle LLM dobija svoje podatke? RAG izvori podataka u Python-u
LLM ne zna magično vaše fajlove, baze podataka ili API-je. Ovaj praktični nastavak RAG serije pokazuje, uz jednostavan Python, kako eksterni podaci postaju dokazi koji se mogu pronaći: od tekstualnih fajlova i SQL-a do pretrage punog teksta, embeddinga, sastavljanja konteksta i konačnog LLM poziva.
Šta je RAG? Najjednostavnije objašnjenje kako funkcioniše
RAG zvuči komplikovano, ali ideja je jednostavna: pre nego što AI odgovori, prvo potraži korisne informacije iz izvora znanja i daje te informacije jezičkom modelu. Ovaj vodič objašnjava RAG, LLM-ove, stanje, memoriju i alate koristeći jedan jednostavan mentalni model.
Agenti za korišćenje računara: Zašto uspešan demo i dalje može biti nepouzdan sistem
Agenti za korišćenje računara sada mogu da završe impresivne radne tokove u pregledaču i na radnoj površini, ali jedno uspešno izvršavanje dokazuje sposobnost—ne pouzdanost. Ovaj članak pokazuje kako testirati ponovljivost, robusnost u odnosu na okruženje, kontrolu dugog horizonta, svest o stanju, verifikaciju ishoda i bezbedno upravljanje ciljevima.
RAG nije uspeo — ali koji sloj je zapravo zakazao? Dijagnostička metoda
Kada je RAG odgovor pogrešan, kriviti pretragu ili model je previše neodređeno. Ova dijagnostička metoda izoluje pokrivenost izvora, konstrukciju upita, pretragu, rangiranje, sastavljanje konteksta, generisanje, pripisivanje dokaza i svežinu—tako da se stvarni kvar može reprodukovati i ispraviti.
Pouzdanost AI agenata: Zašto konačni odgovor nije dovoljan
Tačan rezultat ne dokazuje ispravno razmišljanje, bezbedno izvršavanje ili pouzdan sistem.
Ollama nije proizvod: Izgradnja aplikacija spremnih za produkciju sa otvorenim LLM-ovima
Pokretanje lokalnog modela pomoću Ollama-e je jednostavno. Izgradnja Open-LLM aplikacije spremne za produkciju je teža: zahteva RAG, kontrolu pristupa, apstrakciju provajdera, evaluaciju, logovanje, disciplinu puštanja u rad i kontrolisani aplikativni sloj oko modela.
Ovladavanje SEO radnim tokom: Ključne strategije optimizacije za organski rast
Strukturiran SEO tok posla je ključan za održiv organski rast. Naučite deset osnovnih strategija, od istraživanja ključnih reči i tehničke optimizacije do kvaliteta sadržaja i analize performansi.