Рубрика «rag» - 14
Я собрал «команду мечты» из AI-агентов, чтобы заменить продакт-менеджера и консультанта. И знаете что? Это работает
2025-08-13 в 7:15, admin, рубрики: llm, mcp-server, multi-agent systems, product manager, rag, ИИ, ии-агенты, ии-ассистент
Кейс: GraphRAG AI-ассистент, который понимает Жилищный кодекс РФ
2025-08-08 в 14:11, admin, рубрики: graph, graphrag, prompt engineering, prompt tuning, ragВ нормативной базе России более 800 000 документов (по данным Гарант и КонсультантПлюс). Каждый год вносится более 100 000 правок и дополнений. И вот однажды представители одной из (NDA) крупнейших российских корпораций пришли в компанию, где я работаю, и дали задачу: «загрузить и обработать всю нормативную базу России в AI». И это, я вам скажу, задачка "со звездочкой".
Анатомия памяти LLM: Почему будущее не за промптами, а за Инженерией Контекста
2025-08-06 в 7:01, admin, рубрики: llm, llm память, prompt engineering, rag, инженерия контекста, контекст llm, контекстное окно, механизм внимания, оптимизация llmПри работе с API больших языковых моделей я привык к определенной предсказуемости. Для моих исследовательских задач, экспериментов с кодом и повседневной рутины дневные расходы на API обычно колеблются в предсказуемом и комфортном диапазоне 3-4 евро. Это стало своего рода фоновым шумом, константой, на которую я перестал обращать внимание.
Но в конце июля я увидел в биллинге Google API картину, которая заставила меня остановиться и задуматься. Вместо привычной цифры там красовалась аномалия — €51.
LLM как помощник тестировщика: от экспериментов к ИИ агенту
2025-07-30 в 12:04, admin, рубрики: AI, llm, qa, rag, агенты ии, векторная база данных, генерация текста ai, искуственный интеллект, тестированиеВсем привет! На связи Арслан, тимлид команды тестирования компании «Совкомбанк Технологии». В этой статье я поделюсь опытом успешного внедрения методов искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) в тестирование программного обеспечения.
Объясню причины разработки собственных внутренних решений на основе искусственного интеллекта, какие трудности возникли на этом пути, как используем техники промпт-инжиниринга для повышения качества тест-кейсов и каких результатов смогли достичь.
Векторный кэш: делаем умные ответы еще быстрее
2025-07-25 в 11:11, admin, рубрики: AI, cache, rag, redis, оптимизация, поисковая оптимизация, поисковые системы
От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения
2025-07-24 в 21:44, admin, рубрики: AI, alignment, deep learning, jailbreak, large language models, machine learning, multi-agent systems, prompt engineering, rag, reinforcement learningАналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей из передовых международных университетов и технологических компаний. Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем.
ИИ на подъёме: восхождение к пику ожиданий и первые уроки в реальном бизнесе
2025-07-24 в 13:24, admin, рубрики: Few-shot, llm, one-shot learning, rag, бизнес-процесс, ИИ, ИИ и машинное обучение, ии чат-бот, ии-агенты, ии-ассистентГде мы все? Судя по классическому циклу зрелости, Large Language Models (LLM) уверенно маршируют к вершине «Пика завышенных ожиданий». Энтузиазм бьёт ключом: каждый день – новые анонсы и инвестиции. Как руководитель отдела инновационных проектов в «Первой грузовой компании», я вижу этот ажиотаж и сам погружен в изучение потенциала LLM для нашей отрасли. Иллюзия всесильности ИИ сейчас сильна как никогда. Мы сейчас явно находимся на пике завышенных ожиданий.
За неделю от ночных кошмаров до спокойного сна: как я автоматизировал защиту от AI-хакеров
2025-07-24 в 11:05, admin, рубрики: devops, DevSecOps, llm, mlsecops, python, rag, информационная безопасность, искуственный интеллект, машинное обучениеНикто не любит быть тем парнем, который говорит "а давайте еще и защиту поставим". Особенно когда речь идет о блестящем новом AI-продукте, который должен был запуститься "еще вчера". Но когда твой корпоративный чат-бот начинает выдавать системные промпты направо и налево, а в 2 ночи тебе в Telegram прилетают сообщения "СРОЧНО! Хакеры взломали бота!" — понимаешь, что без брони в бой идти нельзя.
Полноценное RAG-приложение на Go — безумие?
2025-07-22 в 16:16, admin, рубрики: AI, Go, llm, rag, Микросервисная архитектураПредисловие
Прежде всего хочу сказать, что я не являюсь никаким специалистом, даже джуновского лвла, просто безработный студент, пишущий на коленке свои пет-проекты. И код, и тем более архитектура далеки от идеала. Однако, я думаю, некоторые моменты, о которых я буду рассказывать далее в статье, могут быть интересны полноценным разработчикам как бэкенда, так и ИИ-агентов.
RAG и Go
Как тестировать качество ответов RAG системы?
2025-07-22 в 14:01, admin, рубрики: AI, llm, llm-агент, python, rag, ии-агенты, ии-ассистент, нейросетиLLM могут принимать на вход все большее количество токенов, но большое количество переданных на вход токенов, включая промт, контекст и историю переписки, не равно качеству ответа.
В идеале на вход LLM нужно передавать минимально достаточный набор данных для получения ожидаемого качественного ответа.
Больше деталей о развии проекта, RAG и ИИ-агентах в @aigentto.