Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как использовать ИИ в поддержке клиентов: быстрые ответы без потери человеческого тона
Где нейросеть помогает саппорту, как собрать безопасную базу ответов и какие запросы нельзя оставлять без человека.
Как настроить multi-tenancy в Weaviate и изолировать клиентов
Multi-tenancy Weaviate: включение в schema, создание tenants, auto tenant creation, with_tenant, статусы и отрицательный тест межклиентского доступа.
Как составить FAQ для сайта с нейросетью: вопросы клиентов и полезные ответы
Как собрать реальные вопросы, написать короткие ответы и не превратить FAQ в SEO-текст без пользы.
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.
Как выбрать чат-бота для сайта: сценарии, ИИ и передача оператору
Сравниваем простой сценарный бот и нейросетевого помощника по задачам, данным, стоимости ошибок и качеству поддержки.
Как ограничить поиск документами одного клиента в Haystack
Фильтр meta.tenant в retriever, тест на утечку чужого документа и границы серверной авторизации.
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 использовать Free Models Router OpenRouter и проверить выбранную модель
Запуск openrouter/free: ограничения бесплатной маршрутизации, проверка model, поддержка vision/tools/JSON и критерии, когда нельзя использовать в продакшене.
Как составить опрос с нейросетью: вопросы без подсказки «правильного» ответа
Как подготовить анкету для клиентов или команды, убрать предвзятые формулировки и получить данные, которые можно анализировать.
Как проверить Execution Provider ONNX Runtime и не ждать GPU зря
Проверка get_available_providers и session.get_providers: явный CPUExecutionProvider, отличие установленного provider от выбранного и безопасный fallback.
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 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 включить float64 в JAX через enable_x64
Контекстный X64-режим JAX 0.11.2: jax.enable_x64, фактическая проверка dtype, численная точность и границы CPU/GPU.
Как привязать AI-ответ к исходному email через In-Reply-To
Формируем ответ с In-Reply-To и References из подтверждённого Message-ID исходного письма.
Как сделать текстовую версию HTML-письма, подготовленного ИИ
Собираем multipart/alternative через EmailMessage.set_content и add_alternative без автоматической отправки.
Как не дать активному клиенту исказить оценку AI-классификатора
Сравниваем точность по всем сообщениям и среднюю точность по клиентам при разном числе заявок.
Как разделить AI-заявки по клиентам без пересечения train и test
Групповое разделение обращений: один клиент не должен одновременно оказаться в обучении и тесте.
Как получить учебный bootstrap-интервал доли верных AI-ответов
Перевыборка с возвращением для доли верных ответов: фиксируем seed и эмпирические квантили.
Как исключить документ другой локали из RAG-ответа на русском языке
Проверяем locale у найденных документов до генерации русскоязычного ответа: сопоставление версий и точный негативный пример.
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.