Рубрика «llm-агент»

В современном LegalTech порог входа стремительно растет: просто "обернуть" API OpenAI в красивый интерфейс уже недостаточно - рынок требует кастомных архитектурных решений для повышения метрик точности. В поиске новых механик для "неШемяки!" (мой проект по предиктивной аналитике судебных процессов) все чаще погружаешься в китайские и индийские исследования. Как кажется, они потихоньку становятся лидерами AI LegalTech - судя по публикациям, именно в Азии сейчас наблюдается настоящий бум прикладных экспериментов с agentic workflows в юриспруденции.

И вот, новогодний подарок - препринт "Читать полностью »

В предыдущей статье я рассказывал, как сделал производительный просмотрщик логов для VS Code с Rust и mmap. Расширение открывает файлы по 10 ГБ без лагов.

Но оставалась проблема: чтобы найти нужное, приходилось писать regex. А regex — это боль. Особенно когда искать нужно "все ошибки подключения к БД" или "таймауты в сервисе auth".

Решение: пусть AI пишет regex за меня.


Что получилось

Нажимаешь "AI", пишешь на человеческом языке — получаешь фильтр:

Запрос

Результат

"все ошибки"

ERROR

Читать полностью »

Всем привет! Сегодня разберём, как проектировать агента, который доезжает до продакшена и приносит пользу бизнесу: от вопросов на старте до стека и практик, без которых он развалится в эксплуатации.

Меня зовут Владимир, на данный момент работаю ML-инженером и разрабатываю мультиагентные системы. К сожалению, пока не могу похвастаться тем, что сократил 20 процентов сотрудников, но достижения имеются...

Читать полностью »
Примерно так я себя ощущал на протяжении всего этого года

Примерно так я себя ощущал на протяжении всего этого года

Последние 7 лет я руководил командами разработки, но не то что не писал кода — я его даже не читал. В 2025 году я снова вернулся к самостоятельной разработке. И даже могу называть себя Full Cycle EngineerЧитать 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.


Формулируем задачу

Читать полностью »

RAG (Retrieval-Augmented Generation или генерация, дополненная поиском) - это метод искусственного интеллекта, сочетающий генеративную большую языковую модель (LLM) с внешней базой знаний для создания более точных, контекстно-зависимых и актуальных ответов. Принцип его работы заключается в том, что сначала извлекается релевантная информация из набора документов или источников данных, а затем эта информация передается в LLM для формирования окончательного ответа. Этот процесс позволяет модели выдавать более точные ответы, менее подверженные “галлюцинациям”, и ее можно обновлять без дорогостоящего переобучения.

Читать полностью »

ИИ в программной инженерии: обзор практик, инструментов и проблем - 1

Привет! Я Николай Бушков, архитектор в команде Engineering Productivity R&D в Т-Банке (Группа «Т-Технологии»). В начале лета я выступал на конференции MTS True Tech Day c докладом Читать полностью »

Сегодня утром Anthropic представили Claude Skills — новый подход к расширению возможностей своих моделей. Идея настолько проста, что гениальна, и, возможно, это куда более значимый шаг, чем нашумевшие в свое время кастомные GPT.

Из анонса Anthropic:

Claude теперь может использовать Навыки (Skills) для улучшения выполнения конкретных задач. Навыки — это, по сути, папки с инструкциями, скриптами и ресурсами, которые Claude может подключать по мере необходимости.

Читать полностью »

— Нам нужны люди.
  — Какие?
  — Которых не существует. Но которые живут.
  — ?!

Статья Елизаветы Курочкиной, старшего специалиста по Data Science, компании Neoflex, посвящена рассказу о том, как простая задача генерации синтетических данных для банка переросла в создание фреймворка симуляции цифровой цивилизации под названием HumanDynamics.

Зачем вообще понадобилось что-то симулировать?

Одна из ключевых проблем, с которой сталкивается банковская сфера, — данныеЧитать полностью »

Выглядит безопасно.

Выглядит безопасно.

Писать код с LLM — очень легко, просто и весело. Не нужно мучаться с документацией, не нужно фиксить баги. Вообще ничего не нужно. Только инструкцию в чат написать. Раз-два — и всё готово. Заманчиво? Да. Но у всего есть цена — и про неё важно помнить.

Читать полностью »


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