Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как сохранить историю диалога LangChain по thread_id
InMemorySaver, одинаковый thread_id для продолжения и отдельный ID для другого пользователя без смешивания бесед.
Как поставить отправку сообщения LangChain-агента на одобрение человека
Пауза перед side-effect tool, checkpointer, thread_id и Command(resume) без автоматического одобрения отправки.
Как ограничить число вызовов модели в LangChain-агенте
ModelCallLimitMiddleware: run_limit, thread_limit, checkpointer и тест runaway-цикла без обещания фиксированных затрат.
Как отладить LangChain-агента через трассировку LangSmith
LANGSMITH_TRACING, проект и проверка trace модели и инструментов с защитой персональных данных.
Как создать первого AI-агента LangChain на Python и проверить ответ
Минимальный create_agent в LangChain 1.x: provider:model, системная инструкция, сообщения и тест ответа без фиктивных инструментов.
Как сжимать длинный диалог LangChain через SummarizationMiddleware
Автоматическое summary при росте истории: trigger, keep, критические факты и тест сохранности после сжатия.
Как показывать ход работы LangChain-агента через stream updates и messages
Различия stream_mode updates и messages, потоковая выдача токенов и контроль конца ответа без показа сырого tool JSON.
Как включить binary quantization в Meilisearch и не потерять исходные vectors
Необратимая настройка binaryQuantized: план отдельного embedder, сравнение памяти, качества и стратегии восстановления.
Как включить scalar или binary quantization в MongoDB Vector Search
Индекс с quantization, сравнение float/scalar/binary, full-fidelity rescoring, Recall@10, p95, RAM и disk без обещаний на чужом benchmark.
Как настроить память в ChatGPT и контролировать сохранённый контекст
Разбираем память ChatGPT: чем она отличается от истории чатов, где проверить сохранённые сведения и как убрать лишнее.
Как добавить безопасный tool в LangChain-агента для проверки статуса заказа
Декоратор @tool, схема аргументов, серверная проверка заказа и отрицательные тесты на чужой ID.
Как обработать несколько независимых запросов через LangChain model.batch
Параллельная обработка независимых промптов, max_concurrency, порядок batch и отличие от batch API провайдера.
Как получить проверенный JSON от LangChain-агента через response_format
Схема Pydantic, structured_response и обработка некорректных данных при извлечении полей из русского текста.
Как включить BM25 Full Text Search в Milvus
Нативный полнотекстовый поиск Milvus 2.5+: analyzer, VARCHAR, SPARSE_FLOAT_VECTOR, FunctionType.BM25, индекс и проверка русских терминов.
Как включить iterative scan в pgvector: strict_order и relaxed_order
Настройка pgvector 0.8+ для фильтрованного ANN: strict/relaxed ordering, materialized CTE и ограничения сканирования.
Как включить int8, int4 или BBQ-квантование dense_vector в Elasticsearch
Сравнение int8_hnsw, int4_hnsw и bbq_hnsw, ограничения dimensions, oversampling, rescoring и честная оценка памяти.
Как включить on_disk и compression_level для vectors в OpenSearch
Режимы in_memory и on_disk, compression_level 1x–32x, mapping 16x, oversampling/rescoring и проверка recall, latency и RAM.
Как включить Sentiment Analysis в AssemblyAI и проверить тональность фраз
sentiment_analysis=true: POSITIVE, NEUTRAL и NEGATIVE, confidence, временные интервалы, тестовые реплики и ограничения классификации.
Как включить Smart Format в Deepgram и проверить даты, числа и пунктуацию
Что реально делает smart_format=true, различия языков, задержка финализации в streaming, no_delay и A/B-проверка на контрольной записи.
Как включить streaming в Groq API и правильно собрать ответ из chunks
Потоковый Chat Completion через stream=True: обработка delta.content, пустых дельт, завершения потока и проверка собранного ответа.