PRACTICE / AGENT LAB
Тестируем поиск агента: ранжирование документов против управляемого обхода корпуса: Тестируем поиск агента: ранжирование документов против управляемого обхода корпуса
Этот практический материал описывает обычный rag ранжирует документы для чтения, но поисковый агент может тратить лишние вызовы инструментов и пропускать распределённые по корпусу доказательства. и задаёт воспроизводимый тест по теме «Тестируем поиск агента: ранжирование документов против управляемого обхода корпуса» без неподтверждённых обещаний результата.
Граница теста
Проверяем только сценарий: обычный rag ранжирует документы для чтения, но поисковый агент может тратить лишние вызовы инструментов и пропускать распределённые по корпусу доказательства.. Материал не утверждает готовность контура к production.
Минимальный сценарий
Зафиксируйте входные данные, настройки модели и критерий приёмки. Ожидаемый результат: Воспроизводимое сравнение двух стратегий поиска по точности, числу вызовов инструментов, задержке и стоимости.. Каждому прогону присвойте стабильный идентификатор.
Проверка
Повторите тест на одинаковом наборе, сохраните измерения и сравните их с критерием. Не подменяйте измеренные данные выводом модели.
Ограничения
Это воспроизводимый учебный сценарий, а не сертификация безопасности и не гарантия поведения в production.
Связанные измерения
Материал использует измеренные запросы: . Он не обещает поискового результата.