Лично мне нравится LLM как инструмент, усиливающий мои интеллектуальные возможности. Я использую его ежедневно — для поиска информации, для создания и перевода текстов, в качестве ассистента по подсчёту калорий и, само собой, для разработки приложений. Немного попрактиковавшись с генерацией pull request'ов через OpenAI Codex для модулей своего проекта TeqCMS, я пришёл к выводу, что в "грядущую эпоху вытеснения разработчиков моделямиЧитать полностью »
Рубрика «agents» - 2
А вы храните историю запросов к ИИ-агентам?
2025-07-15 в 13:27, admin, рубрики: agents, llm, openai codex, генерация кода, групповая разработка, ии-агенты для разработкиРусскоязычные LLM для вызова инструментов, переводов и финансовой аналитики
2025-06-20 в 17:08, admin, рубрики: agents, AI, gguf, grok, javascript, llm, OpenAI, python, TensorFlow, TypeScriptПредыдущая статья с подборкой моделей для русского
Создаем свой RAG: от загрузки данных до генерации ответов с LangGraph. Часть 2
2025-06-13 в 7:00, admin, рубрики: agents, AI, LangChain, nlp, python, python3, rag, агенты, искусственный интеллектПривет!
В этой статье я объясню, как работает технология RAG (Retrieval-Augmented Generation), и покажу её базовые реализации. Для примеров я буду использовать фреймворк LangGraph — его основы я разбирал в предыдущей статье
В конце статьи вас ждет дополнительный пример, поэтому дочитывайте до конца.
Как устроен RAG
Технология RAG состоит из двух ключевых компонентов:
-
Индексация (Indexing)
-
Загрузка данных
-
Разбиение на фрагменты
-
Векторизация
-
Хранение
-
-
Поиск и генерация (Retrieval and Generation)
Создаем свой RAG: введение в LangGraph
2025-05-08 в 7:53, admin, рубрики: agents, NLP в бизнесе, python, python3, rag, искусственный интеллект, языковые моделиПривет!
В последние годы все чаще dстали появляться системы RAG(Retrieval Augmented Generation или "генерация с дополненной выборкой").
Их применяют в областях, где необходима работа со специализированной информацией/документацией и высокая точность генерации с минимальным количеством фактических ошибок.
Возможно, вы уже пользовались такими системы, когда обращались в службу клиентской поддержки или юридические/медицинские организации.
В одной статье сложно охватить все аспекты RAG, поэтому в первой части я расскажу про LangGraph Читать полностью »
Model Context Protocol (MCP) – универсальный протокол для взаимодействия с ИИ, и почему это замечательно
2025-04-09 в 9:15, admin, рубрики: agents, AI, claude, integrations, llm, MCP, model context protocol, programming
Введение: Что такое MCP, и зачем он нужен?
Model Context Protocol, обзор и практика
2025-03-13 в 20:21, admin, рубрики: agents, AI, llm, MCP, model context protocol
Общая информация
В конце 2024г компания Anthropic, создатель LLM-моделей Claude, опубликовала стандарт Model Context Protocol и выпустила статью, посвящённую видению Anthropic того, как строить эффективные системы с AI-агентами: Building effective agentsЧитать полностью »
Что лучше — Биткойн или Tesla: используем агентов Autogen для анализа
2024-12-19 в 13:36, admin, рубрики: agents, llmВы когда-нибудь задумывались, что лучше для инвестиций — NVidia или Tesla? Но что делать, если вам лень самостоятельно проводить анализ или вы даже не знаете, с чего начать?
LLM агент для работы с Google Spreadsheets
2024-10-11 в 8:43, admin, рубрики: agents, llm, llm-приложения, АгентСалют! На связи Арсенин Никита из команды R&D в SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку агентских систем на основе больших языковых моделей.