Владимир Бурмистров
Главный системный аналитик в IT-холдинге
Главный системный аналитик в IT-холдинге
С Новым годом всех вас! Меня зовут Денис Калышкин. Я американский венчурный инвестор с более чем 11-летним опытом, выпускник МФТИ, бывший аэрокосмический инженер и физик. Я также большой фанат научной фантастики и космических технологий. Я также веду телеграмм-канал о стартапах и венчурных инвестициях. Подписывайтесь на «Спроси VC».
Сегодня, 2 января 2026 года, день рождения моего любимого писателя научной фантастики Айзека АзимоваЧитать полностью »
Каждая команда сейчас хочет заменить людей на AI. Но есть и другой подход - усилить текущие возможности с помощью AI. Это драйвер роста и масштабирования, а не повод увольнять людей.
Покажу как спроектировать AI агента который можно внедрить в продакшен и реально получить результат. Буду рассказывать на примере проектирования агента который решает проблемы юридической поддержки.
Поговорим про RAG и GraphRAG, про развёртывание и выбор модели. Статья будет полезна как для больших компаний так и для маленьких. В конце посчитаем метрики через eval (Ragas, LLM-as-a-judge), и немного про LangSmith и LangChain.
Классический Legal Judgment Prediction почти всегда обучается на готовых "юридических фактах" - тех самых установленных судом обстоятельствах, которые попадают в мотивировочную часть решения. Но для юриста или бизнеса важен прогноз до того, как суд все это отфильтровал: на руках есть только набор взаимно противоречивых документов, а не аккуратный список фактов.
Всем привет!
В этой статье разберёмся с OpenAI Guardrails — одним из самых эффективных инструментов для обеспечения безопасности ИИ-систем. Это продолжение цикла о защите и контроле ИИ-агентов, в первой части мы рассмотрели инструмент модерации запросов.
Guardrails предоставляет намного более мощные возможности для защиты, позволяя создавать многоуровневую систему валидации входных и выходных данных.
Если вам интересны детали, рекомендуем ознакомиться с дополнительными материалами из нашего Telegram-канала Читать полностью »
AI Legal веб-сервис для тех, кто устал гадать
«Шемякин суд» — это не просто избитый фразеологизм, но реальность для многих, кто ввязался в судебную тяжбу, не оценив заранее все риски. Тысячи проигранных дел, потраченные нервы и деньги — всего этого можно было бы избежать, задай истец себе вовремя один простой вопрос: «Каковы мои шансы?».
“неШемяка!” — это маленькое веб‑приложение, которое пытается ответить на один простой вопрос, есть ли хоть малейший смысл подавать иск, это сервис, который пытается отличить перспективное дело от заранее проигрышного.
Каждый день на Хабре появляются статьи и эксперименты с RAG, fine‑tuning и векторными базами. Это интересные опыты, но все они упираются в один и тот же потолок — низкую точность, отсутствие диалога с пользователем, сложность интеграции и риск утечек данных из‑за использования с облачными LLM‑моделями.
Исходные данные: ПК на базе AMD Ryzen™ AI 9 HX 370, ОЗУ 96 Гб из которых половина отдана под видеопамять. LM Studio, движок Vulkan llama.cpp (Windows). Модель для инференса: qwen/qwen3-coder-30b на архитектуре
qwen3moe, выдает от 10 до 18 токенов в секунду. Модель для эмбеддингов: nomic-embed-text-v2-moe-GGUF на архитектуреnomic-bert-moe. На этой конфигурации рекомендую работать с моделями с архитектурой MoE (Mixture of Experts). Другие ("плотные") модели дают скорость значительно меньше.
Попробуем написать MCP (Model Context Protocol) сервер на Читать полностью »