Dasturchi, frilanser, gik va introvert
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
AI bilan ishlaganda ko‘p odam hamma narsani prompt deb ataydi. Aslida esa system prompt, user prompt va context bir xil narsa emas. Bu maqolada ularning vazifasi, o‘zaro ta’siri va xato qayerdan kelishini sodda misollar bilan tushuntiraman.
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.
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.