Искусство инференс-инжиниринга и оптимизации для LLM

Ключевые факты

• 1 Ранжирование теперь направлено на достижение 'Ground Truth' для LLM.
• 2 Фаза I включает загрузку фактов с явным определением сущностей и атрибутов.
• 3 Фаза II фокусируется на рекурсивном улучшении вывода и устранении галлюцинаций.
• 4 Оптимизация под RAG требует семантического чанкинга и структурирования по принципу 'Chain-of-Thought'.
• 5 Критические сигналы из сливов помогают оценить качество контента и его связь с темой.