Prejsť na hlavný obsah
🔒 Režim náhľadu. Prvých pätnásť lekcií Foundations je zadarmo; táto je Pro. Spustite 7-dňový trial pre odomknutie editora, AI nápovied a zvyšku kurzu. Karta vyžadovaná, zrušte kedykoľvek v Dashboard.
Spustiť 7-dňový trial →
⚡
← Kurzy
›
AI Engineering with Python
›
Modul 6 · Hraničné inžinierstvo AI
›
Dlhý kontext: stratégie 1M okien
quiz
90 / 105
🇸🇰
SK
▼
↗
Zdieľať
⋯
Viac
+100 XP
📋
Úloha
📖
Teória
🤖
Pomoc AI
Úloha
📝 **Otázka:** Kedy je 1M kontext tou správnou voľbou? 📋 Vyberte správnu odpoveď. 💡 **Tip:** Ak si nie ste istí, prečítajte si znova teóriu vyššie.
🎯 Kvíz
Otázka
📝 **Otázka:** Kedy je 1M kontext tou správnou voľbou? 📋 Vyberte správnu odpoveď. 💡 **Tip:** Ak si nie ste istí, prečítajte si znova teóriu vyššie.
A
Always — dump every document, transcript, and code file you have so the model never misses anything during synthesis
B
When you need cross-document reasoning across a fixed, mostly-relevant corpus, and you can amortize the cost via prompt caching.
C
Only for marketing demos and screenshots — production traffic never justifies the prefill latency cost of a full 1M-token window
D
Never — RAG is strictly cheaper and higher quality, and the 1M window exists only as a fallback for users who cannot run a vector store
Odpovedať
💬 Diskusia
Buď prvý — polož otázku alebo sa podeľ o tip.
Prihlás sa
aby si sa zapojil do diskusie. Čítanie je zadarmo.
Načítava sa diskusia…