English translation is not available yet. Showing Russian content.
Recall
Recall
Определение
Метрика, оценивающая долю релевантных документов, найденных среди всех релевантных в коллекции; используется для оценки качества retrieval.
Где встречается
- 3 Какие стратегии chunking'а вы знаете и когда какую применяете
- 6. Что такое гибридный поиск и когда он нужен
- 7. Как вы уменьшаете latency RAG-системы (время ответа)
- 12. Как вы фильтруете документы по метаданным в векторной БД
- 15. Какие embedding-модели вы использовали и почему
- 25. Как вы оцениваете качество после fine-tuning
- 106. Как вы валидируете, что DSPy-оптимизация действительно улучшила модель, а не просто переобучилась под метрику
- 129. Как вы обнаруживаете многошаговые jailbreak-атаки (через 10-20 сообщений)
- 233. Как вы делаете hybrid search (vector + keyword) в production на 10M документов
- 257. Как вы дедуплицируете документы перед индексацией в RAG
- 272. Как вы проверяете качество parsing документов (PDF, DOCX) в production
- 275. Как вы делаете data quality monitoring для RAG корпуса
- 352. Что такое jailbreak taxonomy (OOD, refusal suppression, role-play, перевод)
- 353. Как работает embedding poisoning для RAG и как защититься
- 368. Как вы оцениваете мультимодальную модель на hallucinations (POPE, MMHal-Bench)
- 374. Как вы делаете query rewriting и query expansion в RAG
- 378. Как работает многогранный (faceted) поиск в RAG с фильтрами
- 523. Как вы делаете synthetic data generation для редких классов в датасете
- 530. Как вы делаете data quality monitoring для RAG корпуса
- 537. Что такое SigLIP и чем отличается от CLIP
- 547. Как вы оцениваете мультимодальную модель на галлюцинации (POPE, MMHal-Bench)
- 552. Как вы делаете image captioning для RAG (извлечение описания изображения)
- 571. Как работают verifier models для agentic RAG и зачем они нужны
- 613. Как работает model watermarking для LLM (идентификация модели-источника)
- 625. Что такое adversarial prompt detection для реального времени (runtime)
- 627. Как вы тестируете long-context capability модели (бенчмарки RULER, Needle in a Haystack)
- 639. Как вы делаете model selection для long context (какая модель лучше держит 100k+)
- 682. Как вы оцениваете качество синтетических данных (Self-consistency, LLM-as-Judge)
- 878. Как измерять faithfulness для long-form ответов (1000+ токенов)
- Практика
- 800+ вопросов
- 42. Настроить hybrid search с весами
- 84. Реализовать conversational repair
- 95. Написать runbook для synthetic data collapse
- 144. Настроить anomaly detection по cost
- 269. Реализовать hard negative mining для retrieval
- 281. Настроить мониторинг дрейфа метрик