RAG Agents LLM

Чанкование сложных документов

  • Как готовить инструкции для RAG из PDF (PDF Plumber → разделы → чанки)?
  • Как выбирать размер чанка (200–300 vs 512 токенов)? Почему именно так?
  • Как чанковать сложные документы со смешанной структурой (законы — структура; правоприменительная практика — без жёсткой структуры; учебники — оглавление+вода+смысл)?
  • Как оценить качество нарезки чанков? Может ли LLM-Judge это делать?
  • Что делать, если на выходе плохие чанки и плохая косинусная похожесть?

Эмбеддинги

  • Какие критерии при выборе эмбеддинг-модели? На что смотреть помимо производительности?
  • Если нельзя использовать OpenAI (заказчик требует локально), как выбрать модель? На какие характеристики обращать внимание?

Промпты, версионирование, observability

  • Как организовать процесс обновления prompt при смене модели (Lama 3 → Lama 4), чтобы оценить изменение качества?
  • Что такое observability в контексте агентных систем? Зачем оно нужно?
  • Какие инструменты для версионирования промптов знаешь?
  • Зачем нужны бенчмарки моделей в pipeline регрессионного тестирования?