01
Chunk តូចដែលអាចពិនិត្យបាន
Chunk នីមួយៗមានមួយប្រធានបទ។ ការរក្សា chunk ទាំងមូលការពារអត្ថន័យប្រភព ហើយរំលង chunk ដែលធំពេក ជំនួសការកាត់ប្រយោគ។
ត្រឡប់ទៅ Labs ទាំងអស់
RAG Retrieval VisualizerLocal retrieval mode
ការស្វែងរកដែលអាចពិនិត្យបាន
កែការកំណត់ retrieval។ មើលភស្តុតាងផ្លាស់ប្តូរ និងពិនិត្យការសម្រេចចិត្តនីមួយៗ។
ការកំណត់ retrieval
ការកែប្រែអនុវត្តភ្លាមៗលើសំណួរដែលបានស្វែងរកចុងក្រោយ។
ប្រើសំណុំទិន្នន័យសាធារណៈថេរនៅលើគេហទំព័រនេះ។ មិនមានការហៅ embedding ឬ AI provider ខាងក្រៅទេ។
ភស្តុតាងសម្រាប់ “What AI engineering topics does Bondeth work on?”
- 01
ពាក្យដែលបានធ្វើស្តង់ដារ
5 ពាក្យសំណួរដែលបានធ្វើឱ្យស្តង់ដារ
- 02
ប្រភពទាំងអស់តាមលំដាប់
4/7 ប្រភពដែលត្រូវគ្នា
- 03
Context មានប្រភព
3 ប្រភពដែលបានជ្រើស
Context បានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព: 3 ប្រភពដែលបានជ្រើស, 521 តួអក្សរ.
02 / រៀបលំដាប់
1ms៧ chunk សាធារណៈ · មួយប្រធានបទក្នុងមួយ chunk · អង់គ្លេស + ខ្មែរ
aiengineeringtopicsbondethwork
ពិនិត្យប្រភព
[ai-focus] · ក្នុង context
His AI interests include reliable structured outputs, retrieval augmented generation, RAG pipelines, agentic workflows, tool calling, and practical LLM evaluation.
aiengineering- ពាក្យសំណួរដែលត្រូវគ្នា
- 2/5
- ចំនួនដងដែលត្រូវគ្នា
- 3
- ទំហំប្រភព និង citation
- 195
៨០% នៃការគ្របដណ្តប់ពាក្យ + ៥% ក្នុងមួយដងដែលត្រូវគ្នា (រហូតដល់ ៤) កំណត់ត្រឹម ៩៩%។
ជាពិន្ទុពាក្យគន្លឹះ មិនមែនប្រូបាប៊ីលីតេនៃភាពត្រឹមត្រូវទេ។
03 / រៀបចំ
កម្រិត context
521/700
ប្រៀបធៀបនឹង baseline
33 ប្រភពដែលបានជ្រើស
ប្រភពដូច baseline
Baseline៖ ប្រភពត្រូវគ្នារហូតដល់ ៣ គ្មានកម្រិតពិន្ទុ និង ១២០០ តួអក្សរ។
ភស្តុតាងសម្រាប់ចម្លើយ
អត្ថបទដើមពីប្រភព មិនមែនចម្លើយដែលបង្កើតដោយ model ទេ។
His AI interests include reliable structured outputs, retrieval augmented generation, RAG pipelines, agentic workflows, tool calling, and practical LLM evaluation.
Rithy Bondeth is a full stack developer and AI engineer based in Phnom Penh, Cambodia. He builds web, mobile, and intelligent software systems.
ហែម ឫទ្ធីបណ្ឌិត ជាវិស្វករសូហ្វវែរ និង AI នៅរាជធានីភ្នំពេញ។ គាត់អភិវឌ្ឍកម្មវិធីវែប កម្មវិធីទូរស័ព្ទ និងប្រព័ន្ធ AI។
ពិនិត្យ context ដែលបានរៀបចំ
កិច្ចព្រមព្រៀងសម្រាប់ generation
ប្រើតែ context ដែលមានប្រភព។ ដាក់ ID ប្រភពសម្រាប់ការអះអាង។ បើ context មិនគាំទ្រសំណួរ សូមប្រាប់ថាមិនមានភស្តុតាង។
[ai-focus] AI engineering focus His AI interests include reliable structured outputs, retrieval augmented generation, RAG pipelines, agentic workflows, tool calling, and practical LLM evaluation. [profile] Professional profile Rithy Bondeth is a full stack developer and AI engineer based in Phnom Penh, Cambodia. He builds web, mobile, and intelligent software systems. [khmer-profile] ប្រវត្តិរូបសង្ខេប ហែម ឫទ្ធីបណ្ឌិត ជាវិស្វករសូហ្វវែរ និង AI នៅរាជធានីភ្នំពេញ។ គាត់អភិវឌ្ឍកម្មវិធីវែប កម្មវិធីទូរស័ព្ទ និងប្រព័ន្ធ AI។
មូលហេតុនៃការរចនានេះ
02
Baseline ដែលអាចពន្យល់បាន
ការផ្គូផ្គងពាក្យពេញធ្វើឱ្យពិន្ទុអាចពិនិត្យបាន និងមិនរាប់ “AI” ក្នុង “calling”។ វាមិនយល់ពាក្យមានន័យដូចគ្នា ឬអត្ថន័យឆ្លងភាសាទេ។ សម្រាប់ប្រព័ន្ធពិត ខ្ញុំនឹងវាយតម្លៃ hybrid retrieval ជាមួយសំណួរដែលមានស្លាកចម្លើយ។
03
កម្រិតភស្តុតាងដែលមានគោលបំណង
កម្រិតពិន្ទុទាបអាចរកឃើញប្រភពច្រើន តែមានការផ្គូផ្គងខ្សោយ។ កម្រិត context តូចរក្សាការផ្តោត តែអាចបាត់ភស្តុតាងមានប្រយោជន៍។ Trace បង្ហាញផលប៉ះពាល់ទាំងពីរ។
អត្ថបទទាំង ៧ ត្រូវបានជ្រើសសម្រាប់ demo។ នេះមិនមែន semantic search ការវាស់ភាពត្រឹមត្រូវ ឬការហៅ LLM ទេ។