中文翻译暂不可用，显示俄语原文。
duplicate detection
duplicate detection
Определение
Процесс выявления и удаления дубликатов документов, сообщений или данных для обеспечения качества корпуса и exactly-once обработки.
Где встречается
- 240. Как вы проектируете dead letter queue для failed LLM инференс запросов
- 257. Как вы дедуплицируете документы перед индексацией в RAG
- 259. Как вы генерируете synthetic данные для instruction tuning
- 266. Как вы делаете incremental ingestion для часто меняющихся документов
- 275. Как вы делаете data quality monitoring для RAG корпуса
- 357. Как работает membership inference атака на LLM
- 406. Что такое idempotency в контексте LLM API и зачем она нужна
- 525. Как вы управляете cost хранения векторной БД при миллиарде векторов
- 546. Как вы индексируете видео-контент в RAG-системе
- 570. Что такое tree search agents (MCTS for LLM) и когда они эффективны
- 583. Как вы делаете agent с bounded rationality (ограниченные вычислительные ресурсы)
- 681. Как вы генерируете синтетический датасет для instruction tuning Self-instruct, Evol-Instruct
- 685. Как вы детектируете и удаляете низкокачественные примеры из синтетического датасета
- 697. Как вы масштабируете синтетическую генерацию до миллионов примеров (cost optimization)
- 780. Как измерять ROI от fine-tuning (окупается ли дообучение более дешёвым инференсом)
- 855. Как проектировать CDC (Change Data Capture) для документов
- 860. Как обеспечивать exactly-once semantics в Kafka для embedding
- 869. Как избежать benchmark contamination (когда модель видела тестовые данные)
- 885. Как происходит PII leakage через LLM и как защититься
- Практика
- 800+ вопросов
- 105. Настроить Memory (in-memory + vector)
- 117. Настроить эскалацию человеку
- 152. Реализовать test generation для агента
- 176. Развернуть message bus (NATSKafka)
- 178. Настроить exactly-once delivery
- 266. Сгенерировать synthetic датасет для RAG
- 271. Реализовать synthetic eval для агента