এই ধরনের problem-এ নিজের ইচ্ছায় আরও পাঁচ ঘণ্টা দিতে চাইবে? কেন?
AI Engineering · 90–120 min
শুধু AI demo নয়—যাচাই করা যায় এমন answer finder বানান
Generative model যোগ করার আগে retrieval, evaluation আর refusal boundary অনুভব করুন।
কাজ শুরু করি01 · প্রস্তুতি
যা দরকার
- Basic Python বা JavaScript আর local test runner setup। নিজের লেখা বা legally usable পাঁচটি short document নিন। Paid model বা API key দরকার নেই।
বেঁধে দেওয়া সময় শেষ হলে থামতে পারেন। অসম্পূর্ণ ফলও নিজের জন্য দরকারি evidence।
02 · কাজ
কাজের ধাপ
- 01
আটটি question লিখুন: পাঁচটি document থেকে answerable, দুটি ইচ্ছাকৃত unanswerable আর একটি ambiguous। Answerable question-এর expected source লিখে রাখুন।
- 02
Normalized keyword overlap দিয়ে document rank করে top source আর score দেয়—এমন deterministic baseline বানান। Code small আর inspectable রাখুন।
- 03
আটটি question চালান। Source recall measure করে threshold বাছুন; এর নিচে system answer invent না করে evidence নেই বলবে।
- 04
Observed failure দিয়ে tokenization improve বা small synonym map দিন। সব case rerun করে before/after result রাখুন।
- 05
Approved model access থাকলে optionally শুধু retrieved text থেকে source-সহ answer generate করুন। Extension আলাদা mark করুন; private document upload নয়। Cost, latency আর hallucination risk লিখুন।
03 · খেয়াল করুন
Output-এর পাশাপাশি নিজের প্রতিক্রিয়াও দেখুন
- Failure measure করার পর কী build করতে চেয়েছিলেন তা বদলেছে?
- Evidence না থাকলে system refuse করতে পারে, আর test দিয়ে তা প্রমাণ করতে পারেন?
একটু অন্যভাবে ভাবুন
কঠিন লাগলেই ক্যারিয়ারটি আপনার নয়—এমন নয়। আসল প্রশ্ন: কঠিন হওয়ার পরও কৌতূহলটি কি ফিরে এসেছে?
04 · ভেবে দেখুন
নিজেকে তিনটি সৎ প্রশ্ন
কোন অংশ energy দিয়েছে, আর কোনটা drain করেছে?
Salary video নয়—এই path বাছার আগে কী evidence জোগাড় করবে?
আপনার উত্তর এই site জমা রাখে না। চাইলে নিজের notebook-এ লিখে রাখুন।
05 · এরপর কোথায়