שאלות נפוצות, תשובות מומלצות וטיפים מקצועיים
אני מתחיל בהבנת הבעיה העסקית וההגדרה המדויקת של ה-use case. לאחר מכן אני בונה pipeline שכולל איסוף וניקוי דאטה, בחירת ארכיטקטורת מודל, fine-tuning, evaluation ו-deployment עם monitoring. בפרויקט האחרון בניתי מערכת RAG לשירות לקוחות שהפחיתה את זמן המענה ב-60%.
אני לוקח מודל מ-Hugging Face ומריץ אותו.
Fine-tuning מתאים כשצריך לשנות את ההתנהגות או הסגנון של המודל, או כשיש דאטה ספציפי לדומיין. RAG מתאים כשצריך לעדכן מידע בתדירות גבוהה בלי לאמן מחדש. בפרויקט של מסמכים משפטיים השתמשתי ב-RAG עם vector database כי התוכן מתעדכן יומית, וב-fine-tuning לשיפור הסגנון המשפטי.
Fine-tuning תמיד עדיף כי המודל לומד יותר טוב.
אני משתמש בכמה שכבות הגנה: grounding עם מקורות אמינים דרך RAG, הגדרת guardrails ו-output validation, שימוש ב-chain-of-thought prompting, ובדיקות אוטומטיות שמשוות את הפלט למקורות. בנוסף, מוסיף confidence scores ומנגנון fallback לאדם כשהמודל לא בטוח.
פשוט כותב בפרומפט ׳אל תמציא דברים׳.
עבדתי עם Pinecone ו-Weaviate לבניית מערכות חיפוש סמנטי. בפרויקט האחרון יצרתי embedding pipeline שמעבד 100K מסמכים, עם chunking strategy מותאם שהעלה את ה-retrieval accuracy ב-35%. השתמשתי ב-OpenAI embeddings ובמודלים של Cohere לעברית.
שמתי את כל הטקסט ב-Pinecone ועשיתי query.
אני מגדיר מדדים ברורים — accuracy, latency, cost per query ו-user satisfaction. בונה דשבורד monitoring עם alerts, מריץ A/B tests, ועוקב אחרי data drift. בנוסף, יש לי pipeline של human evaluation שבודק מדגם יומי של תשובות המודל.
אם המשתמשים לא מתלוננים, הכל בסדר.
שיטת STAR: Situation, Task, Action, Result — הדרך הטובה ביותר לענות על שאלות התנהגותיות.
חברת פינטק רצתה מערכת AI שמנתחת דוחות כספיים אוטומטית, אבל המודלים הקיימים לא הבינו את ההקשר הפיננסי בעברית
הייתי צריך לבנות מערכת שמזהה מגמות ואנומליות בדוחות כספיים בעברית עם דיוק של לפחות 90%
בניתי pipeline של RAG עם fine-tuned embedding model לעברית פיננסית, יצרתי knowledge base ממסמכי רגולציה, ופיתחתי שכבת validation עם כללים עסקיים
המערכת הגיעה לדיוק של 94%, חסכה 20 שעות עבודה שבועיות לצוות האנליסטים, ואומצה על ידי 3 לקוחות נוספים תוך חודשיים
הכר לעומק את המודלים המובילים — GPT-4, Claude, Gemini, Llama — ודע להשוות ביניהם
הכן דוגמאות מעשיות של פרויקטים עם מדדי הצלחה ברורים
היה מוכן לשאלות על prompt engineering, RAG, fine-tuning ו-evaluation
הכר את האתגרים של AI בפרודקשן: latency, cost, safety, monitoring
עקוב אחרי מגמות עדכניות: agents, multimodal AI, on-device inference
הכן שאלות על ה-AI stack של החברה ועל האתגרים הספציפיים שלהם
לדבר רק על מודלים בלי הבנה של הבעיה העסקית
חוסר ידע בנושאי אתיקה ובטיחות של AI
לא להכיר את ההבדלים בין גישות שונות (RAG vs fine-tuning vs prompting)
להציג רק ניסיון אקדמי בלי יישום מעשי
לא להבין את האילוצים של AI בפרודקשן — עלות, latency, scale
לבוש קז׳ואל כמו בתעשיית ההייטק. ג׳ינס נקי וחולצה מכופתרת או חולצת פולו. חברות AI בדרך כלל מאוד קז׳ואליות באווירה.
לא חובה, אבל זה יתרון. ניסיון מעשי בבניית מערכות AI בפרודקשן יכול לפצות. הרבה חברות מחפשות יכולת הנדסית חזקה לא פחות מרקע אקדמי.
Python, PyTorch/TensorFlow, LangChain/LlamaIndex, vector databases (Pinecone, Weaviate), MLflow, Docker, ו-cloud platforms (AWS/GCP/Azure). הכרת Hugging Face ו-API של מודלי שפה היא חובה.