Расскажу, как за несколько месяцев из простого пайплайна для решения багов с помощью LLM вырос полноценный AI‑ассистент, который живёт прямо в нашем корпоративном Mattermost, умеет сам ходить в десятки внешних систем (GitLab, Jira, Kubernetes, Prometheus и другие), и работает целиком внутри нашего контура — без обращений к внешним сервисам. Все запросы к моделям идут через LLM гейтвей за которым стоит несколько виртуалок с видеокартами для инференса. Сразу скажу что ассистент использовался при написании статьи.
Рубрика «llm-приложения»
Как я собрал корпоративного AI‑ассистента в Mattermost для девопс‑задач
2026-07-22 в 12:05, admin, рубрики: devops, Go, llm-приложенияВторая жизнь старого смартфона в качестве домашнего сервера
2026-04-24 в 13:15, admin, рубрики: llm-приложения, вайб-кодинг, голосовой ассистентС появлением нейросетей реализовывать идеи в разработке стало гораздо проще. Идеи практически любого масштаба, надо сказать. Хочу рассказать о довольно крупномасштабной.
Дисклеймер: этот пост — про вайб-кодинг, поэтому в нём не будет приведено ни единой строки кода. Я просто показываю идею, не детали реализации.
Я ненавижу мозговые штурмы. Поэтому я обучил нейросеть делать их за меня
2026-02-14 в 7:16, admin, рубрики: llm-архитектура, llm-модели, llm-приложения, ии-агенты, ии-ассистентВведение: фейл с машинкой по генерации идей
Возможно многие увидят схожую проблему при использовании нейронок. Я уже достаточно долго и часто использую llm для личных и рабочих задач, автоматизирую свои воркфлоу и в моих кейсах модели эффективно справлялись со своими задачами пока не столкнулся с одним кейсом.
Тестирование LLM-приложений с DeepEval
2026-01-13 в 18:26, admin, рубрики: DeepEval, llm, LLM тестирование, llm-приложения, исскуственный интеллектВсем привет! Меня зовут Максим. Я NLP‑инженер в red_mad_robot и автор Telegram‑канала Максим Максимов // IT, AI. В этой статье я расскажу о том, как тестировать приложения с использованием Large Language Model (LLM), на примере инструмента DeepEval.
Тестирование приложений, в которых используются LLM, отличается от тестирования других приложений. В частности, можно выделить 2 основные проблемы:
-
Недетерминированность. В связи со своей спецификой LLM могут давать разные ответы на одни и те же запросы, что создаёт сложности во время тестирования;
-
Работа с естественным языком.Читать полностью »
Финансовый AI-агент на Python: MCP и CodeAct
2025-12-25 в 15:33, admin, рубрики: AI, codeact, LangChain, langgraph, llm, llm-приложения, MCP, mcptools, python
Это продолжение статьиЧитать полностью »
Цифровой двойник за один JSON и без промптов
2025-12-17 в 11:22, admin, рубрики: AI, llm, llm-приложенияНаша полная когнитивная архитектура ENA - слоёный пирог: память, внутренние метрики, динамика состояний, контекст тела, история травм, цели, маски, защита, самосознание, вот это всё. Круто для корпораций, но сложно для обычных людей. Поэтому мы сделали то, что делают нормальные люди с задачами: взяли и срезали тонкий, но полезный слой. Только мышление. Только то, как человек:
сам видит себя себя;
принимает решения;
относится к риску и ошибкам;
каким тоном разговаривает и что для него табу.
Поиск работы в Telegram: как автоматизировать рутину с помощью JobStalker
2025-12-10 в 10:16, admin, рубрики: job-scheduler, jobscheduler, llm, llm-приложения, Ollama, python, telegram, telegrambot, vacancyПоиск работы часто превращается в бесконечный скроллинг по Telegram-каналам: десятки уведомлений, тонны сообщений, чтение длинных описаний вакансий, попытки понять, подходит ли это тебе. А ведь Telegram — один из самых популярных источников свежих предложений о работе, особенно в IT, маркетинге и фрилансе. Но вручную фильтровать всё это — сплошная потеря времени. Здесь на помощь приходят современные технологии: машинное обучение, которое может анализировать текст лучше, чем человек, и автоматизировать процесс.
Именно из этой идеи родился JobStalkerЧитать полностью »
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 приложенийПриветствую! 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.
Контроль 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 »