Приветствую! Последние несколько недель я занимался созданием проекта, который способствует улучшению усвоения информации на основе заметок. Мне хотелось сделать инструмент, которым смогу пользоваться не только я, но и другие. В ходе этой разработки я столкнулся с рядом проблем и процессом их решения, которые решил отобразить в этой статье. Изложенная здесь информация будет интересна тем, кто тоже хочет создать что‑то свое, но не знает с чего начать.
Рубрика «llm-приложения»
Мой путь от идеи до релиза на примере простого чат-бота с ИИ
2025-11-23 в 13:36, admin, рубрики: llm-приложения, python, искусственный интеллект, разработка приложенийКонтроль против гибкости: два подхода к созданию AI-агентов
2025-11-14 в 17:15, admin, рубрики: AI, llm, llm-модели, llm-приложения, агенты, архитектура, ИИ, мультиагентные системы, подход к разработке, системы
ИИ в программной инженерии: обзор практик, инструментов и проблем
2025-11-14 в 9:12, admin, рубрики: AI in SDLC, genai, llm, llm-агент, llm-приложения, Specification-Driven Development, авторегрессионные модели, нейросети
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 »
Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя
2025-09-14 в 18:15, admin, рубрики: CUDA, fb2, llm, llm-модели, llm-приложения, python, sci-fi, spacy, перевод, переводыПолучилось так что я купил книжку на английском, в Австралии (автор оттуда и там она дешевле в 3 раза чем у Гугла), но прочитать не смог, очень богатый мир , много странных слов, начал терять контекст истории, читал по 2 страницы в день. Затем на ТГ канале Акимова попалась ссылка на прототип агента по переводу текста , со сслыками в итоге на научные работы и т.д., обрадовавшись полез на гитхаб искать форки и конечно готовую софтину , но почему то она не случилась. спустя два года появились платные сервисы, но не опенсорсная поделка, и я решил собрать хотя бы MVP чтобы проверить идею самостоятельно, потом написатьЧитать полностью »
Эволюция чат-ботов на базе LLM: от GPT-2 до многоагентных систем
2025-09-06 в 17:48, admin, рубрики: chatbots, llm-агент, llm-приложенияПримерно полгода назад, когда я присоединился к команде AI, я начал более близкое знакомство с системами, построенными на базе LLM. Наши прототипы различных решений на LLM заставили меня задуматься о том, как они развиваются. И я понял, что развитие этих систем в целом повторяет эволюцию чат-ботов. Здесь я хочу простым языком рассказать, как развивались чат-боты, их возможности и как они работают сейчас.
1. Первые LLM: генерация текста на основе вероятностей (2018–2019)
Локальный чатбот без ограничений: гайд по LM Studio и открытым LLM
2025-06-27 в 17:09, admin, рубрики: AI, llm, llm-агент, llm-модели, llm-приложения, ml, искусственный интеллект, чатботы
Разбираемся с суффиксами квантования LLM: что на самом деле значат Q4_K_M, Q6_K и Q8_0
2025-06-16 в 17:15, admin, рубрики: AI, llm, llm-архитектура, llm-модели, llm-приложения, ml, ИИ, ИИ и машинное обучение, искусственный интеллект, квантование
Привет!
Читать полностью »
Смертельное оружие или голодные игры в эпоху AI
2025-06-14 в 15:28, admin, рубрики: AI, llm, llm-агент, llm-модели, llm-приложения
Как все рынки мира оказались уязвимы конкуренции с любым умным айтишником
2025-05-26 в 4:05, admin, рубрики: llm, llm-архитектура, llm-приложения, MCP, mcp-server, ии-агенты, Мультиагентная система, мультиагентные системы, продукт, фрилансистория о том, как в текущем моменте истории, по сути любой разработчик может в одиночку задизраптить любой вертикальный рынок и даже отрасль
Новая революция и ее предпосылки
Помимо самого ИИ, который как снег на голову, мы находимся на пороге беспрецедентного передела рынков в бизнесе.
Традиционная корреляция между успехом стартапа и созданием рабочих мест ослабевает с каждым днем. AI-native компании будут достигать соответствия продукта рынку (Product Market Fit) быстро с одним основателем, но с более высоким уровнем автоматизации, чем когда-либо прежде. Ок, это про стартапы.
Часть 4. Обзор технологий RAG для LLM: аугментация извлеченных данных
2025-05-16 в 20:29, admin, рубрики: llm, llm-агент, llm-архитектура, llm-модели, llm-приложения, rag, rag pipeline, retrieval, retrieval augmented generation, языковые моделиПродолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь, третью часть — здесь). В этой, четвертой части авторы совсем скромненько, словно тренировались заполнять налоговую декларацию, разбирают технологии аугментации извлеченных данных.