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.
#Latency
Rate limit nima va AI agentlar API bilan ishlaganda nima bo‘ladi
AI agent ko‘p API bilan ishlasa, rate limitga tez urilishi mumkin. Bu maqolada rate limit nima ekanini, nega paydo bo‘lishini va agent tizimlari buni qanday boshqarishini tushuntiraman.
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.
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.
Latency nima va AI mahsulotda nega muhim
Kuchli modelning o‘zi yetarli emas, foydalanuvchi javobni qancha kutishi ham muhim. Bu maqolada latency nima ekanini, u qayerdan kelishini va AI mahsulotda uni qanday kamaytirish mumkinligini tushuntiraman.
Context window nima va u amalda nimani cheklaydi
Context window model bir vaqtda ko‘ra oladigan ma’lumot hajmini belgilaydi. Bu maqolada context window nima ekanini, u prompt, hujjat, chat tarixi va RAG sifatiga qanday ta’sir qilishini tushuntiraman.
AI tool use nima va nega modelning o‘zi yetmaydi
Kuchli model ko‘p narsani tushuntira oladi, lekin real ish bajarish uchun ko‘pincha tashqi vositalar kerak bo‘ladi. Bu maqolada tool use nima ekanini, qaysi vazifalarda zarur bo‘lishini va nega modelning o‘zi har doim yetarli emasligini tushuntiraman.
Token nima va nega AI narxi shunga bog‘liq
AI xizmatlarida narx ko‘pincha token bo‘yicha hisoblanadi. Lekin token so‘z degani emas. Bu maqolada token nima ekanini, input va output token farqini, context window bilan bog‘liqligini va narxni kamaytirish uchun nimalarga e’tibor berish kerakligini 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.