Python के साथ LLM एप्लिकेशन विकसित करने पर प्रश्नोत्तरी
Python LLM अनुप्रयोगों के लिए एक नैदानिक प्रश्नोत्तरी, एपीआई की जांच करना, संकेत देना, लैंगचेन, आरएजी, एम्बेडिंग, वेक्टर डेटाबेस, एजेंट और एमसीपी टूल कनेक्शन।
RAG
आपका RAG डेमो तब तक त्रुटिहीन लग रहा था जब तक कि एक वास्तविक उपयोगकर्ता नहीं आया।
एक चार-भाग LangChain गाइड दिखाता है कि चंकिंग, embeddings , क्वेरी हैंडलिंग, रैंकिंग और डेटा गुणवत्ता में RAG पुनर्प्राप्ति विफलताओं का निदान कैसे करें।
अपने RAG पाइपलाइन का तनाव परीक्षण करें इससे पहले कि उपयोगकर्ता इसके कमजोर बिंदुओं को ढूंढें
छोटे विरोधी परीक्षण सेट टारगेट पर्यायवाची, अस्पष्टता, मेटाडेटा और मल्टी-हॉप अंतराल को उजागर करने के लिए RAG पुनर्प्राप्ति विफलताओं से पहले उपयोगकर्ताओं का सामना करना पड़ता है।
RAG Is Not एक एजेंट मैं पुनर्प्राप्ति से कार्रवाई के लिए पुल बनाया
RAG साक्ष्य प्राप्त करता है; एजेंट कार्य करते हैं। यह पोस्ट नौ कार्यों में अलग-अलग RAG और एजेंट सिस्टम के बीच एक पुल परत का परीक्षण करती है।
क्या टेक्स्ट embeddings पाठ को पूरी तरह से पकड़ सकता है?
vec2text दिखाता है कि embeddings मूल पाठ को पुनर्प्राप्त कर सकता है, 92% सटीक 32- token रिकवरी के साथ, RAG वेक्टर डेटाबेस में गोपनीयता धारणाओं को चुनौती देता है।
Python -आधारित शिक्षण रोडमैप के लिए LLM अनुप्रयोग विकास
LLM apps के लिए एक Python रोडमैप: APIs को कॉल करें, क्राफ्ट प्रॉम्प्ट्स जोड़ें, RAG बनाएं, एजेंट बनाएँ और विश्वसनीयता, सुरक्षा और लागत का प्रबंधन करते हुए MCP का उपयोग करें।