Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как написать пресс-релиз с ИИ: инфоповод, факты и цитаты без выдумок
Практическая структура пресс-релиза: как дать нейросети исходные данные, собрать черновик и проверить каждое утверждение.
Как создать eval для OpenAI API и измерять качество промпта до релиза
Практический eval для промпта: датасет, эталон, точные graders, LLM-судья, пороги релиза и разбор регрессий.
Как написать анонс релиза с нейросетью: польза, изменения и призыв
Как превратить список изменений продукта, трека или сервиса в понятный анонс без громких обещаний и технической каши.
Как сделать changelog с ИИ: релиз-ноты без технической каши
Как превратить список задач и коммитов в понятные релиз-ноты: аудитория, структура, проверка фактов и безопасная публикация.
Что изменилось в линейке GPT-5.x к осени 2026
Не пресс-релиз: как жить с частыми переименованиями чекпоинтов, тарифами Plus/Pro и зачем смотреть на продукт ChatGPT, а не на одну букву модели.
Как визуализировать схему агентов в OpenAI Agents SDK
Гайд по draw_graph в OpenAI Agents SDK: построение графа агентов, handoffs и tools, сохранение изображения, проверка неожиданных связей перед релизом.
Как найти hreflang-ссылку на неопубликованный AI-перевод
Практический аудит hreflang: сравниваем альтернативные URL с опубликованным каталогом и блокируем ссылку на отсутствующий AI-перевод.
Как проверить canonical на языке AI-перевода статьи
Сверка canonical русской и английской статей: поиск ошибки, когда перевод указывает на оригинал вместо своего URL.
Как исключить AI-черновики из sitemap до публикации
Генерация sitemap только из опубликованных канонических AI-статей: Python-тест draft, URL и примеры исключений.
Как не обновлять lastmod у AI-статьи без изменения содержимого
Отличаем новую сборку сайта от значимого изменения страницы при выставлении lastmod в sitemap.
Как измерить hit rate и MRR поиска в LlamaIndex RetrieverEvaluator
Размеченный вопрос, expected_ids и оценка позиции релевантного узла до тестирования ответов генератора.
Как квантовать embeddings в int8 через SentenceTransformer.encode
Сравниваем тип и размер массива float32/int8, объясняем необходимость калибровки и измерения recall перед заменой хранилища.
Как найти релевантный фрагмент через semantic_search в Sentence Transformers
Кодируем вопрос и документы, связываем corpus_id с текстом, проверяем top_k и строим отказ при отсутствии подходящего источника.
Как найти смысловые дубли вопросов через paraphrase_mining
Ищем пары похожих вопросов, читаем позиции и score, исключаем отрицания и цифры ручной проверкой до объединения записей.
Как ограничить размер пакета при индексации в LlamaIndex VectorStoreIndex
insert_batch_size при from_documents: контролируем память и задержки загрузки, не путая пакет с размером чанка.
Как обновить одну редакцию документа в LlamaIndex без смешивания версий
Стабильный id_, update_ref_doc и контроль старого и нового правила в поисковой выдаче.
Как переранжировать результаты поиска через CrossEncoder.rank
Повторно проверяем top-k кандидатов для одного вопроса, сохраняем corpus_id и не применяем дорогую парную модель ко всей коллекции.
Как подключить языковую модель к DSPy и проверить первый вызов
Подключаем DSPy к доступной модели через переменные окружения и отделяем ошибку соединения от ошибки сигнатуры.
Как показывать ответ LlamaIndex по мере генерации через streaming
streaming=True, response_gen и проверка полного ответа, отмены запроса и ограничений streaming-модели.
Как получить и проверить embedding текста в Sentence Transformers
Генерируем векторы для нескольких предложений, проверяем форму массива, версию модели, язык и сохранение связи с исходной строкой.