Multi-agent system nima va qachon kerak bo‘ladi
Ba’zi AI tizimlarda bitta agent yetadi, ba’zilarida esa bir nechta agent bo‘lib ishlash foydali. Bu maqolada multi-agent system nima ekanini va qachon haqiqatan kerak bo‘lishini tushuntiraman.
#Eval
Confidence score nima va unga qanchalik ishonish mumkin
AI tizim ba’zan o‘z javobiga ishonch darajasini chiqaradi. Bu maqolada confidence score nima ekanini, u qanchalik foydali ekanini va unga ko‘r-ko‘rona ishonish nega xato bo‘lishini tushuntiraman.
Human-in-the-loop nima va qachon kerak
Har bir AI vazifani to‘liq avtomatlashtirish shart emas. Bu maqolada human-in-the-loop nima ekanini, qachon inson tasdig‘i kerak bo‘lishini va bu yondashuv xavf hamda sifatni qanday boshqarishini tushuntiraman.
Prompt template va structured output nima
AI bilan ishlashda har safar promptni qo‘lda yozish qulay emas. Bu maqolada prompt template nima ekanini, structured output nima uchun kerakligini va ular mahsulot sifatini qanday barqaror qilishini tushuntiraman.
Observability nima: AI agent ichida nima bo‘layotganini qanday ko‘ramiz
AI agent xato qilganda muammo qayerda ekanini topish har doim oson emas. Bu maqolada observability nima ekanini, agent ichidagi qadamlar, tool call va xatolarni qanday kuzatishni tushuntiraman.
Junior dasturchi AI davrida nimani o‘rganishi kerak
AI kod yozishni osonlashtiryapti, lekin bu junior dasturchiga fundamental bilim kerak emas degani emas. Aksincha, kodni tushunish, tekshirish, debug qilish va to‘g‘ri savol berish qobiliyati yanada muhim bo‘lib qoldi.
AI javobini qanday baholash mumkin: eval nima
AI tizimni yaxshilash uchun “yoqdi” yoki “yoqmadi” degan hissiy baho yetmaydi. Bu maqolada eval nima ekanini, model javobini qanday mezonlar bilan tekshirishni va mahsulotda sifatni qanday barqaror o‘lchashni aytib o'tiladi.
Fine-tuning qachon kerak, qachon ortiqcha
Fine-tuning ko‘p odamga AI’ni “moslashtirish”ning asosiy yo‘lidek ko‘rinadi. Aslida esa ko‘p vazifada prompt, context va RAG yetarli bo‘ladi. Bu maqolada fine-tuning qachon foydali, qachon esa ortiqcha murakkablik ekanini ko‘rib chiqaman.
Hallucinationni kamaytirish usullari
AI model ba’zan ishonchli ohangda noto‘g‘ri gapiradi. Bu holat hallucination deyiladi. Maqolada hallucination qayerdan kelishini va uni prompt, context, RAG, tool use hamda validation orqali qanday kamaytirish mumkinligini ko‘rib chiqaman.
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.