Լավ **Spec Coding**-ը (սպեցիֆիկացիայով կառավարվող ծրագրավորում) հիմքում ունի «մշուշոտ գաղափարը» վերածելը «ճշգրիտ, ստուգելի և կատարվող պայմանագրի»: Այն ոչ միայն փաստաթուղթ գրելն է, այլ մարդու և AI-ի (կամ մարդու և մարդու) միջև **աներկիմաստ հաղորդակցման լեզվի** ստեղծումը: Ստորև կներկայացնեմ լավ spec-ի …
Vibe Coding-ի «զգացողություն/մթնոլորտ» վարման եղանակը, թեև արագ նախատիպերի և ստեղծարար հետազոտությունների ժամանակ շատ հաճելի է, բայց առանց վերահսկողության կարող է հեշտությամբ ընկնել մի քանի բնորոշ ծուղակների մեջ: Ստորև ամփոփում ենք **կոդի որակի, պահպանելիության, անվտանգության, պահանջների էվոլյուցիա…
Սա խնդիր է, որին բախվում են ծրագրավորողների մեծ մասը։ **Vibe Coding**-ը և **Spec Coding**-ը ներկայումս մեծ լեզվական մոդելների (LLM) օգնությամբ ծրագրավորման երկու տարբեր աշխատանքային պարադիգմներ են։ Նրանց հիմնական տարբերությունն այն է՝ **AI-ին տրվող «մուտքը» անորոշ զգացողություն է, թե ճշգրիտ ճշգրտում…
Query-ի չարամիտ ներարկում (չարամիտ Prompt ներարկում / որոնման թունավորում) իրական սպառնալիք է RAG համակարգերի համար գործնականում: Հարձակվողները կարող են նպատակաուղղված կերպով մշակված մուտքային տվյալների միջոցով փորձել ստիպել մոդելին բացահայտել գաղտնի տեղեկատվություն, շրջանցել սահմանափակումները, կատա…
Prompt-ի օպտիմիզացումը (Prompt Engineering / Optimization) հիմնական հմտություն է մեծ լեզվական մոդելին «հնազանդեցնելու» համար, հատկապես RAG համակարգերում, որտեղ ուղղակիորեն որոշում է, թե մոդելը պատրա՞ստ է հավատարիմ մնալ վերցված բովանդակությանը, խուսափել հալյուցինացիաներից և պահպանել ելքի ձևաչափը: --…
RAG-ի օպտիմալացումը մեկ մասի ճշգրտում չէ, այլ **ամբողջական շղթայի օպտիմալացման** գործընթաց: Ստորև ես կներկայացնեմ համակարգային օպտիմալացման ռազմավարություններ **տվյալների ինդեքսավորման, որոնման, գեներացիայի և գնահատման** չորս հարթություններում, ինչպես նաև կկցեմ գործնական փորձ, որի մասին կարելի է հիշ…
## Ի՞նչ է իրականում անում Embedding-ը. տեխնիկական էությունից մինչև հարցազրույցի պատասխան ### 1. Տեխնիկական էություն. մեկ նախադասությամբ նշել հիմնականը **Embedding-ի հիմնական աշխատանքը դիսկրետ, ոչ կառուցվածքային տվյալները (տեքստ, պատկեր և այլն) շարունակական, ցածրաչափական վեկտորային տարածության մեջ …
Ճշգրտությունը գիտելիքի հարց-պատասխան համակարգի հիմնական կենսագիծն է, հատկապես երբ փորձում եք այն կիրառել լուրջ սցենարներում (օրինակ՝ բժշկություն, իրավունք, ներքին կորպորատիվ աջակցություն): Իմ տեսակետը կարելի է ամփոփել հետևյալ կերպ. **ճշգրտությունը բազմաչափ հասկացություն է, այն չի կարելի դիտել միայն …
### Ի՞նչ է RAG-ը: **RAG**-ի լրիվ անվանումն է **Retrieval-Augmented Generation**, որը հայերեն թարգմանվում է որպես **Որոնման ուժեղացված գեներացիա**։ Պարզ ասած, դա **մեծ լեզվական մոդելին "մի գիրք տալու" տեխնոլոգիա է, որը կարելի է ցանկացած պահի թերթել**։ Կարող եք պատկերացնել մեծ լեզվական մոդելը որպես…
## 1. Skill-ի հիմնական հասկացությունը Skill-ը **Agent-ի (ինտելեկտուալ գործակալ)** կամ **AI համակարգի** մեջ ներառված կատարելի գործողությունների միավոր է: Այն սովորաբար ներառում է. - **Գործարկման պայման**. երբ է այն կանչվում (օրինակ՝ օգտատիրոջ հրահանգ, համակարգային իրադարձություն): - **Մուտքային պար…
## AI Agent-ի երեք հիմնական մեթոդաբանությունները՝ ReAct, Plan-and-Solve և Reflection AI Agent-ը ինքնավար գործակալ է, որն ընդունակ է ընկալել միջավայրը, կայացնել որոշումներ և կատարել գործողություններ: Նրա հիմնական մեթոդաբանություններն են՝ ReAct, Plan-and-Solve և Reflection: Ստորև ներկայացվում են դրան…
## Ի՞նչ է խառը փորձագետների ռեժիմը MOA (Mixture-of-Agents): **MOA**-ն **բազմագործակալային համագործակցային ճարտարապետություն** է, որի հիմնական գաղափարն է՝ մի քանի անկախ AI մոդելներ (կոչվում են «փորձագետներ» կամ «Agent») միավորել մեկ համակարգում, **ուղղորդման/բաշխման մեխանիզմի** միջոցով, որպեսզի յուր…
# Agent-ի հիշողության համակարգի նախագծում. կարճաժամկետ և երկարաժամկետ հիշողության իրականացման լուծումներ Այս հոդվածը քննարկում է Agent-ի հիշողության համակարգի նախագծումը՝ այն բաժանելով կարճաժամկետ և երկարաժամկետ հիշողության մակարդակների, և մանրամասն ներկայացնում է յուրաքանչյուրի իրականացման լուծում…
# Agent գործիքի կանչի և սովորական ֆունկցիայի կանչի տարբերությունների ամփոփում Այս հոդվածը հիմնականում քննարկում է Agent գործիքի կանչի և սովորական ֆունկցիայի կանչի հիմնական տարբերությունները, և մանրամասն ներկայացնում Agent գործիքի կանչի մեխանիզմը, արժեքը, տարածված ձախողման ձևերը և հակազդման ռազմավար…
# AI հարցազրույցի հարց 2. Ինչպես ապահովել, որ մեծ լեզվական մոդելը (LLM) հուսալիորեն կանչի գործիքները Ինչպես ապահովել, որ մեծ լեզվական մոդելը (LLM) գործիքների կանչի ժամանակ աշխատի հուսալի և վերահսկելի, այլ ոչ թե պարզապես ապավինի հուշող բառերին՝ մոդելին «համոզելու» համար: Անհրաժեշտ է համակարգված տրամ…
# Function Calling տեխնիկական ամփոփում ## 1. Սահմանում Function Calling-ը մեխանիզմ է, որը թույլ է տալիս մշակողներին JSON schema-ի միջոցով նկարագրել մեծ լեզվական մոդելին (LLM) հասանելի արտաքին գործիքները (օրինակ՝ API): Երբ մոդելը որոշում է, որ անհրաժեշտ է կանչել գործիք՝ օգտատիրոջ հարցին պատասխանելու…
# Վեկտորային տվյալների բազաների ուղեցույց և տեխնիկական վերլուծություն Այս հոդվածը վեկտորային տվյալների բազաների հարցազրույցի փորձի և տեխնիկական վերլուծության մասին է: Այն համակարգված կերպով բացատրում է վեկտորային տվյալների բազաների հիմնական հասկացությունները, տեխնիկական սկզբունքները, ընտրության առա…