Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как использовать Code Interpreter в OpenAI API для CSV и получить файл результата
Анализ CSV через Code Interpreter: контейнер, загрузка файла, Python-расчёт, ссылки на артефакты и ручная проверка итогов.
Как отклонить формулы в CSV, подготовленном AI
Проверяем AI-CSV на формулы перед открытием в таблице: csv.reader, опасные префиксы и ограничения рекомендаций OWASP.
Как найти дубли и пустые поля в CSV-наборе для оценки AI
Гайд по проверке корпуса AI-оценки перед запуском модели: CSV DictReader, уникальные id, обязательные поля и понятный отчёт об ошибках.
Как очистить CSV с помощью ИИ: дубликаты, пропуски и безопасная проверка
Как подготовить таблицу к анализу, описать правила очистки и проверить изменения, не потеряв исходные строки.
Как измерить Recall@k поиска через InformationRetrievalEvaluator
Готовим queries, corpus и relevant_docs, проверяем golden IDs и сравниваем качество модели до смены индекса.
Как эмулировать ответ AI API в Python-тесте без сетевого запроса
Проверяем обработку ответа AI API через unittest.mock: успешный JSON, сломанное тело и отсутствие реального сетевого вызова.
Как собрать JSONL-набор для регрессионной проверки AI-ответов
Практическая проверка JSONL-фикстур AI-классификатора: формат строк, ожидаемые метки, Python-скрипт и запуск в GitHub Actions.
Как обнаружить повторяющиеся ключи в JSON-ответе AI до разбора полей
Пошаговый тест AI-ответа на повторяющиеся JSON-ключи через object_pairs_hook: положительная и отрицательная фикстуры, CI и диагностика.
Как проверять JSON-схему ответа AI-классификатора без сторонних библиотек
Практическая проверка структуры ответа AI: обязательные поля, типы, допустимые метки, запрет лишних ключей и негативные тесты.
Как проверить разбор Markdown-ответа AI перед публикацией
Тестируем минимальную структуру Markdown от AI-редактора: H2, обязательный раздел, отсутствие H1 и пустых ссылок.
Как проверить маскирование персональных данных перед вызовом AI API
Тестируем локальный препроцессор обращений перед AI API: синтетические адреса почты, замена токеном и негативная фикстура.
Как проверить ссылки на источники в AI-ответе по allowlist документов
Проверяем, что AI-ответ с цитатами ссылается только на переданные документы: ID источников, покрытие утверждений и негативный кейс.
Как сравнить две версии правил AI-классификации на одних фикстурах
Парное сравнение двух версий AI-маршрутизации: общий вход, ожидаемые метки, расхождения и запрет скрытой смены корпуса.
Как проверить стабильность идентификаторов в AI-выгрузке JSONL
Проверяем AI-выгрузку по ID: пропущенные, добавленные и повторные записи, порядок и однозначное сопоставление результатов.
Как тестировать отказ AI-ассистента от ответа без подмены результата
Проверяем контракт abstain для AI-ассистента: отдельный статус, причина, отсутствие выдуманного ответа и отрицательный сценарий.
Как измерить Recall@10 и p95 для k-NN поиска OpenSearch
Воспроизводимый ANN benchmark: exact script_score baseline, frozen snapshot, segments, shards, k, filters, Recall@10 и latency percentiles.
Как измерить Recall@10 и p95 MongoDB Vector Search на своём датасете
Воспроизводимый benchmark MongoDB: exact ENN ground truth, ANN candidate grid, filters, concurrency, Recall@10, nDCG@10 и tail latency.
Как загрузить большой датасет в LanceDB без переполнения памяти
Потоковая загрузка LanceDB через table.add, PyArrow Dataset и RecordBatch iterator, manifest, parallel writes и сверка количества строк.
Как перейти с Local Shell на актуальный Shell Tool в OpenAI API
Практическая миграция с устаревшего local_shell на Shell Tool: Responses API, hosted/local runtime, обработка вызовов, песочница и тесты.
Как подключить Cohere Chat API V2 на Python
Практическое руководство по запросу «как подключить Cohere API»: реальные параметры Cohere API, рабочий код, ограничения и измеримая проверка результата.