Как оценить стоимость LLM по полному сценарию использования
Расходы на LLM определяются не только ценой токенов. Разберём, как посчитать стоимость запроса с инструментами, повторами, кэшированием и проверкой качества...
Как пользоваться нейросетями: инструкции — страница 2
Пошаговые инструкции по работе с нейросетями и ИИ-инструментами: установка, настройка, подключение моделей и автоматизация задач.
Как проверить, что LLM вызывает инструменты по назначению
Практический тест для вызовов инструментов LLM: проверьте выбор функции, аргументы, лишние действия и обработку ошибок на небольшом наборе сценариев.
Как проверить, что LLM соблюдает лимит длины ответа
Лимит токенов в API не гарантирует нужное число слов или символов. Разбираем, как задать измеримый критерий, проверить ответы модели и...
Как проверить, не ломает ли изменение промпта ответы LLM
Изменили системную инструкцию или шаблон запроса? Сравните старые и новые ответы на одном наборе случаев, зафиксируйте метрики и проверьте, не...
Как проверить JSON-ответ LLM на соответствие схеме и смыслу
JSON от LLM может быть синтаксически корректным и при этом нарушать контракт приложения. Разбираем проверку схемы, семантические ограничения и воспроизводимый...
Как проверить качество эмбеддингов для RAG на своих данных: метрики и тесты
Практический тест эмбеддингов для RAG: соберите запросы с известными ответами, сравните модели по Recall@k и MRR и проверьте влияние разбиения...
Как проверить, не теряет ли RAG-индекс новые документы
Практический тест для RAG-системы: добавьте контрольные документы, проверьте поиск до и после индексации и найдите ошибки в фильтрах, чанках и...
Как проверить, что RAG не теряет нужные документы при разбиении на чанки
Практическая проверка разбиения документов для RAG: измеряем полноту извлечения, тестируем границы чанков и сравниваем настройки на собственных запросах.
Как проверить квоты токенов в API LLM до запуска интеграции
Проверьте, как API ограничивает запросы и токены, до запуска приложения: разберите заголовки ответа, оцените пиковую нагрузку и протестируйте обработку 429...
Как оценить стоимость LLM по полному сценарию использования
Цена за миллион токенов не показывает, сколько будет стоить задача с повторами, длинным контекстом и несколькими вызовами модели. Разбираем, как...
Как проверить отказоустойчивость LLM: таймауты, повторы и ошибки API
Практический тест отказоустойчивости LLM помогает выяснить, что приложение делает при таймауте, ошибке API или ограничении частоты запросов — и не...
Как измерить долю ошибок LLM в структурированном выводе
Разберите ответы модели на слои: валидность JSON, соответствие схеме и смысловая корректность. Практический тест поможет найти, где именно ломается структурированный...
Как оценить качество токенизатора для русского языка перед файнтюнингом
Сравниваем tiktoken и SentencePiece на русском тексте с помощью трёх метрик: fertility, parity и нормализованного паритета. Показываем, как выбор токенизатора...
Как проверить ограничение частоты запросов в API LLM до запуска сервиса
Практическая проверка rate limit для API языковой модели: как измерить предел запросов и токенов, распознать 429 и настроить повторные попытки...
Как проверять ответы LLM с помощью небольшого набора тестов
Практический способ сравнить версии модели на собственных запросах: соберите эталонные примеры, выберите критерии и проверьте, где автоматическая оценка ошибается.
Как оценить качество RAG на своих данных: тестируем точность извлечения и полноту ответа
Практическая проверка RAG без оценки «на глаз»: соберите эталонные вопросы, измерьте поиск документов и отдельно проверьте, использует ли ответ нужный...
Как проверить MCP-сервер перед подключением к ИИ-агенту
MCP-сервер может читать файлы, вызывать API и менять данные через подключённого агента. Разбираем, как проверить его инструменты, права доступа и...
Как проверить, что LLM действительно следует JSON Schema
JSON-парсер подтверждает, что ответ синтаксически корректен, но не гарантирует соблюдение схемы или смысла полей. Разбираем проверку через JSON Schema, негативные...