ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

DSPy GEPA Example: Listwise Reranker

Автор: Weaviate vector database

Загружено: 2025-08-25

Просмотров: 5265

Описание: Hey everyone! Thanks so much for watching this video exploring DSPy's GEPA optimizer to train a Listwise Reranker! Here is the link to the notebook from the video to follow along with: https://github.com/weaviate/recipes/b...

Introduction to DSPy and Weaviate:    • DSPy + Weaviate for the Next Generation of...  

Thanks so much for watching!

▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ CONNECT WITH US ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
• Visit weaviate.io
• Star us on GitHub https://github.com/weaviate/weaviate
• Stay updated and subscribe to our newsletter: https://newsletter.weaviate.io/
• Try out Weaviate Cloud Services for free here: https://console.weaviate.cloud/

Have questions?
• Forum: https://forum.weaviate.io/
• Slack: https://weaviate.io/slack

Connect with us on:
• Twitter:   / weaviate_io  
• LinkedIn:   / weaviate-io  

Chapters
0:00 GEPA!
4:40 Step 1: DSPy Program
7:45 Step 2: Load Dataset
11:45 Step 3: Metric with Feedback
13:00 Step 4: Run Unoptimized Eval
13:40 Step 5: GEPA Optimization
23:16 Step 6: Run Optimized Eval

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
DSPy GEPA Example: Listwise Reranker

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

GEPA Explained!

GEPA Explained!

REFRAG Объяснено!

REFRAG Объяснено!

Контекстная инженерия: Айзек Миллер о контекстной инженерии с DSPy

Контекстная инженерия: Айзек Миллер о контекстной инженерии с DSPy

Как заставить ИИ писать нормальный код. Оркестрация мультиагентной системы.

Как заставить ИИ писать нормальный код. Оркестрация мультиагентной системы.

SuperOptiX: GEPA DSPy Optimizer hands-on demo

SuperOptiX: GEPA DSPy Optimizer hands-on demo

Matei Zaharia - Reflective Optimization of Agents with GEPA and DSPy

Matei Zaharia - Reflective Optimization of Agents with GEPA and DSPy

Optimizing LLMs in Insurance with DSPy: Jeronim Morina

Optimizing LLMs in Insurance with DSPy: Jeronim Morina

Начинаем работу с RAG в DSPy!

Начинаем работу с RAG в DSPy!

О разработке систем искусственного интеллекта, которые выдержат горький урок — Омар Хаттаб, DSPy ...

О разработке систем искусственного интеллекта, которые выдержат горький урок — Омар Хаттаб, DSPy ...

Как ответить на вопросы про Kafka на интервью? Полный разбор

Как ответить на вопросы про Kafka на интервью? Полный разбор

DSPy and ColBERT with Omar Khattab! - Weaviate Podcast #85

DSPy and ColBERT with Omar Khattab! - Weaviate Podcast #85

MIPRO and DSPy with Krista Opsahl-Ong! - Weaviate Podcast #103

MIPRO and DSPy with Krista Opsahl-Ong! - Weaviate Podcast #103

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде

Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM

Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Как создать собственную долгосрочную агентную систему памяти для LLM | Mem0 с нуля в DSPy

Как создать собственную долгосрочную агентную систему памяти для LLM | Mem0 с нуля в DSPy

GEPA with Lakshya A. Agrawal - Weaviate Podcast #127!

GEPA with Lakshya A. Agrawal - Weaviate Podcast #127!

Stop Prompt Engineering! Program Your LLMs with DSPy

Stop Prompt Engineering! Program Your LLMs with DSPy

Объяснение DSPy!

Объяснение DSPy!

Дороничев: ИИ — пузырь, который скоро ЛОПНЕТ. Какие перемены ждут мир?

Дороничев: ИИ — пузырь, который скоро ЛОПНЕТ. Какие перемены ждут мир?

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]