Статьи

Как заменить модель эмбеддингов в RAG. Совместимость запросов и индекса, контрольный набор, теневой поиск и подготовка отката.

Как подготовить таблицы для RAG, сохранив строки, заголовки, единицы и примечания. Проверка ответов по конкретным ячейкам.

Как обновлять документы в RAG без смешения старых и новых чанков. Версии, прерванная загрузка и контроль полноты индекса.

Почему копии документа занимают всю выдачу RAG. Как проверить повторную загрузку, дедупликацию и разнообразие источников.

Как ограничить поиск RAG правами пользователя до передачи документов модели. Негативные тесты, отзыв доступа, кэш и история.

Как сохранить заголовки и область действия правил в чанках RAG. Проверка структуры, границ фрагментов и контекста ответа.

Почему разность времён браузера и сервера искажает latency голосового бота. Локальные длительности, monotonic clock и границы измерения.

Как отклонять запоздавшие аудиочанки после отмены реплики voice AI: поколение ответа, гонка с сетью и тест нового воспроизведения.

Как отличить эхо динамика от настоящего перебивания голосового агента: тест с гарнитурой, аудиодорожки и проверка повторного запуска.

Как адаптировать источники RAG для голосового ответа: короткая атрибуция, ссылка в текстовом канале и проверка слышимого утверждения.

Что делать, если голосовая сессия оборвалась во время записи. Раздельные статусы разговора и бизнес-операции, восстановление и защита от дубля.

Как собрать проверочные звонки voice AI: задача, перебивания, числа, задержка и подтверждённые действия. Ручная и автоматическая оценка.

Как проектировать handoff голосового агента: причина, проверенные поля, статус операции и поведение при недоступном операторе.

Что проверять при накоплении аудио в голосовом боте: скорость производства и воспроизведения, ограничение буфера и отмена старого ответа.

Диагностика несовпадения codec, sample rate и контейнера в voice AI. Как отделить пустой ответ от ошибки передачи аудио.

Как проверять распознанные номера заказов и даты в voice AI. Явное подтверждение, самокоррекция и тесты на похожие числа.

Как диагностировать ImportError в LangChain: интерпретатор, установленные пакеты, версии и изолированная проверка импорта.

Офлайн-тесты LLM-приложения: фиктивные ответы, ошибки схемы, маршрутизация и границы того, что можно проверить без API.

Как отделить переменные шаблона от JSON-примера. Проверка подстановки, пользовательских скобок и итогового текста промпта.

Чем результат tool отличается от финального ответа LLM. Проверка статуса операции, ошибки и подтверждение создания объекта.