Поиск.
Найдено: 1 модель и 20 материалов
Нейросети
Весь каталог
Материалы
Как организовать базу знаний с ИИ: структура, поиск и актуальность
Как собрать документы команды, убрать дубли и настроить ответы по источникам, чтобы сотрудники находили действующие правила.
Как сделать базу знаний для ИИ-бота: структура, обновления и контроль ответов
Как подготовить документы для AI-поддержки, настроить источники и не позволить боту придумывать условия или цены.
Что такое RAG в нейросетях: как ИИ отвечает по вашим документам
Разбираем RAG без сложных терминов: чем ответы по базе знаний отличаются от «памяти» модели и как проверить, что источник выбран верно.
Как составить план урока с нейросетью: цель, практика и проверка знаний
Как подготовить занятие под уровень группы, подобрать упражнения и проверить, что план реально помещается во время.
Notion AI или ChatGPT: что лучше для заметок, документов и команды
Обзор Notion AI и ChatGPT для работы с текстами: где удобнее делать конспекты, управлять базой знаний и готовить материалы.
Как добавить примеры вопросов в Gradio, не вызывая нейросеть по клику
Настраиваем examples и run_examples_on_click=False, чтобы пользователь отредактировал вопрос перед дорогим вызовом модели.
Как разделить состояние пользователей RAG-демо через gr.State
Проверяем независимость пользовательских списков документов, сброс при новой вкладке и ограничения состояния сессии.
Как сделать семантический поиск через Ollama embeddings локально
Локальный поиск по смыслу через Ollama embeddings: чанки, API, cosine similarity и тест релевантности.
Почему NotebookLM не находит ответ в документе и что проверить
Разбираем причины, почему NotebookLM пропускает нужный факт: плохой скан, неоднозначный вопрос, конфликт версий и слишком широкая база.
Replit Agent или Lovable: что выбрать для создания приложения
Сравниваем Replit Agent и Lovable для разработки по описанию: прототип, база данных, публикация, код и подготовка к продакшену.
Как ограничить число шагов агента smolagents через max_steps
Настройка max_steps в smolagents на читающем инструменте: что именно ограничивается, тест успешного запроса, исчерпание бюджета и критерии.
Как посчитать accuracy logits через Flax NNX metrics.Accuracy
Flax 0.12.10: накопление accuracy по logits и integer labels, compute, reset и ручная проверка 2 из 3.
Как проверить финальный ответ smolagents через final_answer_checks
Финальная проверка ответа smolagents на обязательную ссылку на код: сигнатура callback, точный пример, пределы булевой проверки и ошибки.
Как разобрать ошибку агента smolagents через replay и память
Диагностика smolagents через replay, memory.steps и get_full_steps: что смотреть, как обезличить данные и почему трасса не доказывает качество.
Как сбросить память smolagents между пользователями
Сброс memory в smolagents через run(reset=True): два пользователя, тест на отсутствие старого маркера, продолжение reset=False и правила изоляции.
Как сделать читающий инструмент smolagents через декоратор @tool
Пошаговый @tool в smolagents для чтения тестового справочника: типы, docstring, точный вход, проверка результата и безопасные границы.
Как сделать простой RAG-поиск в smolagents через retriever tool
Минимальный RAG в smolagents: детерминированный retriever tool, русский запрос, ожидаемый фрагмент, проверка источника и ограничения примера.
Как собрать менеджера и подагента в smolagents через managed_agents
Минимальная иерархия smolagents: именованный подагент, description, managed_agents, точная задача, проверка делегирования и ошибки доступа.
Как создать класс Tool в smolagents с явной схемой входа
Класс Tool в smolagents для поиска учебного артикула: name, description, inputs, output_type, forward, модульная проверка и ошибки схемы.
Как выбрать CodeAgent или ToolCallingAgent в smolagents для одной задачи
Проверяемое сравнение CodeAgent и ToolCallingAgent: формат действий, исполнение кода, риск, минимальный пример и выбор для чтения справочника.