LLM-as-a-Judge fără rezultate înșelătoare: calibrare, evaluatori multipli și acord între modele
Află cum folosești corect LLM-as-a-Judge: calibrare pe exemple etichetate, evaluatori multipli, verificarea acordului și limitele reale…
Cum protejezi un sistem RAG de documente otrăvite: validare, trust scoring și izolarea instrucțiunilor malițioase
Află cum protejezi un sistem RAG împotriva documentelor otrăvite prin validare, trust scoring, izolarea instrucțiunilor malițioase…
Cum implementezi speculative decoding local și cum măsori corect câștigul real de latență
Află cum implementezi speculative decoding pentru un model local, ce condiții trebuie să respecți și cum…
RAG multi-tenant pentru aplicații SaaS: izolarea documentelor și permisiuni diferite pentru fiecare client
Un RAG pentru o aplicație SaaS devine o problemă de securitate imediat ce mai mulți clienți…
GraphRAG cu Neo4j: extragerea entităților, construirea relațiilor și răspunsuri bazate pe grafuri
Un RAG clasic recuperează fragmente de text asemănătoare semantic cu întrebarea utilizatorului. Este foarte bun pentru…
Cum evaluezi corect un sistem RAG: Recall@K, MRR, NDCG, faithfulness și answer relevancy
Ghid practic despre evaluarea unui sistem RAG: ce măsoară Recall@K, MRR, NDCG, faithfulness și answer relevancy…
Chunking ierarhic pentru documente mari: cum folosești parent-child retrieval fără să pierzi contextul
Ghid practic despre chunking ierarhic pentru documente mari, parent-child retrieval și păstrarea contextului în aplicații AI…
RAG Fusion pentru întrebări complexe: multi-query retrieval și Reciprocal Rank Fusion pas cu pas
Ghid practic despre RAG Fusion: cum generezi interogări multiple, recuperezi documente relevante și le combini cu…
Memorie AI pe mai multe niveluri: Redis pentru context temporar și PostgreSQL cu pgvector pentru memorie semantică
Află cum se construiește o memorie AI pe două niveluri: Redis pentru context temporar și PostgreSQL…
Golden Dataset pentru o aplicație AI: cum construiești teste de regresie care detectează degradarea răspunsurilor
O aplicație AI poate părea stabilă în demonstrații și totuși să se degradeze după o modificare…
RAG hibrid în practică: combinarea BM25, embeddings și cross-encoder reranking într-un singur pipeline
Un sistem RAG bazat exclusiv pe embeddings poate înțelege sensul unei întrebări, dar poate rata coduri…
Server MCP securizat de la zero: OAuth 2.1, permisiuni granulare și controlul accesului la tool-uri
Un server MCP poate expune operațiuni mult mai sensibile decât un API obișnuit: citirea documentelor, interogarea…
Te-ar putea interesa si:
Kernel Triton personalizat pentru un model AI: cum fuzionezi operații și verifici dacă optimizarea bate PyTorch
Tutorial AI avansat: cum gândești un kernel Triton…
Cum separi corect notificarea internă, raportarea către autorități și comunicarea către persoanele afectate după un incident
Află cum separi notificarea internă, raportarea către autorități…
Audit lunar Linux: checklist clar pentru servicii, update-uri, utilizatori, backup și loguri
Vezi cum faci un audit lunar de administrare…
Rust în Linux Kernel: cum configurezi toolchain-ul și construiești primul modul Rust oficial
Ghid practic pentru utilizatori avansați Linux: cum pregătești…
fanotify în Linux: monitorizare defensivă a accesului la fișiere
Cum folosești fanotify pentru monitorizarea accesului la fișiere…
Partenerii Nostrii:
