Loading
20 минПрава и access control для RAG: глубокий tutorial
Оценить практические паттерны контроля доступа для RAG по знаниям компании перед индексацией чувствительных внутренних документов.
Смотреть дальшеArize AI. Объясняет, почему агенты в продакшене ломаются без правильного контекста, данных для оценки, трассировки и доменной экспертизы. Это хорошо ложится на реестр отказов из статьи: отделяйте поиск от рассуждения, определяйте ожидаемые результаты, оценивайте вызовы инструментов и трассируйте ошибки до смены модели.
Интервью полезно тем, что не сводится к погоне за моделями, но это всё же контекст вендора наблюдаемости. Главный урок шире: надёжность приходит из архитектуры, оценок качества, трассировок, запасных сценариев и человеческого владения процессом.
Проектировать рабочие процессы с ИИ вокруг контекста, оценок качества и наблюдаемости, чтобы сбои в продакшене можно было назвать, измерить и исправить.
Знакомство с LLM-агентами, вызовами инструментов, рабочими процессами на основе поиска и базовым мониторингом продакшена.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими отобранными видео-компаньонами.
