Caching nima va AI xarajatini qanday kamaytiradi
AI mahsulotda bir xil ish qayta-qayta bajarilsa, narx va latency keraksiz oshadi. Bu maqolada caching nima ekanini, qaysi joyda foydali bo‘lishini va AI xarajatini qanday kamaytirishini tushuntiraman.
#Embedding
Memory nima va AI agent nimani eslab qoladi
AI agent bilan uzoq ishlaganda u nimanidir “eslab qolgandek” ko‘rinadi. Bu maqolada memory nima ekanini, contextdan nimasi bilan farq qilishini va agent qaysi ma’lumotni saqlashi kerakligini tushuntiraman.
Vector database nima va qachon kerak bo‘ladi
Vector database embeddinglar bilan ishlaydigan qidiruv tizimining asosiy qatlamlaridan biri. Bu maqolada vector database nima ekanini, u qachon kerak bo‘lishini va oddiy database’dan nimasi bilan farq qilishini tushuntiraman.
Embedding nima va qidiruvda qanday ishlaydi
Embedding AI tizimlarda matnni sonli ko‘rinishga o‘tkazib, ma’no bo‘yicha yaqin narsalarni topishga yordam beradi. Bu maqolada embedding nima ekanini, semantic search bilan qanday ishlashini va RAG’da nega muhimligini tushuntiraman.
RAG nima va qanday holatlarda ishlatiladi
RAG ko‘p joyda sehrli yechimdek ko‘rinadi. Aslida esa har bir AI mahsulotga RAG kerak emas. Bu maqolada RAG nima ekanini, qanday holatlarda foydali bo‘lishini va qachon oddiy prompt, yaxshi context yoki qidiruvning o‘zi yetarli ekanini tushuntiraman.
AI atamalari: Context, Agent, Harness, Model va boshqalar
AI haqida o‘qiganda yoki video ko‘rganda eng ko‘p uchraydigan so‘zlar: context, prompt, model, token, agent, RAG, fine-tuning, inference. Bu maqolada shu atamalarni sodda tilda, amaliy misollar bilan tushuntirilgan.