Рубрика «LangChain»

Предыстория: архитектура, BIM и попытки автоматизации

Меня зовут Владислав Пономарев, я архитектор, проектирую дома. Ещё в магистратуре, 10 лет назад я занимался BIM-внедрением в проектной организации в Сочи. Это были Revit, Civil 3D и другие инструменты. Делал это в рамках своей темы магистерской работы. ��отом переключился на архитектуру в частном домостроительстве, где больше изучал практические вопросы проектирования и философию архитектуры, ее эстетические качества. Но любовь к более сложному BIM осталась. С энтузиазмом продвигал тему BIM, когда до массового внедрения в РФ было еще далеко.

Читать полностью »

Привет! 👋

В этой статье я хочу поделиться опытом разработки пет-проекта, который превратился в полноценный инструмент для автоматической генерации коротких видео (Shorts, Reels, TikTok). Идея проста: на входе — тема (например, "История Римской Империи за 1 минуту"), на выходе — готовый видеоролик с озвучкой, субтитрами и сгенерированным видеорядом.

Но вместо того, чтобы накидать "спагетти-код" в одном файле main.py, я решил подойти к задаче как инженер и построить систему на принципах Clean Architecture.

🎯 Зачем?

Генерация видео — это сложный пайплайн:

1.  Написать сценарий.

Читать полностью »

MCPHero - новая библиотека/проект для Python для использования MCP tools как native tools в ИИ библиотеках типа openai, которые не поддерживают MCP сами по себе.

# В openai нельзя вызвать completions с MCP сервераами
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=messages,
    tools=tools,  # tools - должны быть специальные dict'ы, не ссылки до MCP
    # mcp_tools=my_mcs_tools  # такого аргумента, к  сожалению, нет
    # mcp_servers=my_mcp_servers  # такого аргумента, к сожалению, тоже нет
    tool_choice="auto"
)

Привет, меня зовут Лера. Работаю Head of Community / Marketing в школе Web3-разработки, но времена немного меняются. И тема этой статьи говорит за себя. По долгу своей службы вокруг меня постоянно проводят стримы, связанные с AI: автоматизация, вайбкод, личные ассистенты, оптимизация рабочих процессов. Ресёрч, подключение MCP и конечно же RAG.

Читать полностью »

От теории до production — архитектура, алгоритмы, безопасность


Привет!

Это исчерпывающее руководство по RLM-Toolkit — open-source библиотеке для работы с контекстами произвольной длины.

Что рассмотрю:

  • Формальная теория RLM (State Machine, рекурсия)

  • InfiniRetri: математика attention-based retrieval

  • H-MEM: когнитивная архитектура памяти

  • RAG vs KAG vs GraphRAG vs InfiniRetri

  • Security: CIRCLE compliance, sandbox escape prevention

  • Реальные примеры с логами выполнения

  • Troubleshooting и best practices

Уровень: от middle до PhD-level исследований.

🚀 Читать полностью »

Финансовый AI-агент на Python: MCP и CodeAct - 1

Это продолжение статьиЧитать полностью »

Привет! 👋

Если вы пробовали внедрять российские LLM в свои проекты, то наверняка сталкивались с "зоопарком" API. У GigaChat — OAuth2 и свои эндпоинты, у YandexGPT — IAM-токены и gRPC/REST, у локальных моделей через Ollama — третий формат.

В какой-то момент мне надоело писать бесконечные if provider == 'gigachat': ... elif provider == 'yandex': ..., и я решил создать универсальный слой абстракции.

Так появился Multi-LLM Orchestrator — open-source библиотека, которая позволяет работать с разными LLM через единый интерфейс, поддерживает умный роутинг и автоматический fallback (переключение на другую модель при ошибке).

Читать полностью »

Команда Python for Devs подготовила практическое руководство по сборке полноценной RAG-системы из пяти open source-инструментов. MarkItDown, LangChain, ChromaDB, Ollama и Gradio превращают разрозненные документы в умную базу знаний с потоковой генерацией ответов. Всё локально, без облаков и с открытым кодом — попробуйте собрать свой ChatGPT прямо у себя.


Бывало, вы тратили по полчаса, просматривая ветки Slack, вложения к письмам и общие диски, лишь чтобы найти ту самую техническую спецификацию, о которой коллега упоминал на прошлой неделе?

Читать полностью »

LangChain или LangGraph? Какой фреймворк для ии-агентов выбрать? А может быть LangSmith? Или LangFuse? LangFlow? Если вы сходу не отличаете все эти Lang между собой или просто хочется побольше узнать о внутренностях LangChain и LangGraph, то добро пожаловать в эту статью, которую мне хотелось сделать фундаментальной, чтобы ответить сразу на все возникающие вокруг LangChain вопросы.

Поговорим про архитектурные различия между LangChain и LangGraph, их подходы, посмотрим как это выглядит в коде, поищем лучшие точки применения и взглянем на сформированную экосистему вокруг.

Читать полностью »

В предыдущих частях мы создали умных агентов с памятью и мультимодельными системами. Но есть проблема — они всё ещё умные болтуны.

Критическое ограничение: агенты без рук

Наши агенты могут анализировать, классифицировать и синтезировать ответы, но НЕ МОГУТ:

  • Зайти в базу данных за информацией

  • Прочитать файл с диска

  • Сделать HTTP-запрос к API

  • Создать отчёт и сохранить его

  • Отправить email или выполнить git commit

Читать полностью »

https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js