За три месяца наш голосовой ИИ-агент успел сделать три вещи, за которые живого администратора уволили бы в первый же день:
соврал клиенту, что переводит его на сотрудника, которого не существует;
какое-то время принимал всех звонящих за одного и того же человека;
выдавал «клонированный голос», который на самом деле был обычным синтезатором — клонирование молча не работало.
Max мессенджер появился недавно, и пока экосистема вокруг него только формируется. YandexGPT - мощная языковая модель с OpenAI-совместимым API. Казалось бы, собрать из этого бота - задача на вечер. На практике оказалось, что готового инструмента, который бы связал эти две вещи, просто нет.
Я написал max-yandexgpt - Python-фреймворк, который позволяет запустить AI-бота в Max мессенджере с YandexGPT за 5 строк кода. Со стримингом ответов, выбором модели и нормальной конфигурацией.
В этой статье расскажу, как он устроен и зачем.
Читать полностью »В этом гайде я покажу, как интегрировать возможности YandexGPT (в частности, генерацию текста и картинок) в ваш ASP.NET Core проект.
Перейдите в Консоль управления Яндекс Облака
Создайте или выберите каталог
Перейдите в раздел Сервисные аккаунты
Создайте новый сервисный аккаунт
Назначьте ему роль ai.languageModels.user для генерации текста и ai.imageGeneration.user для генерации Изображений
Создайте API ключ для этого аккаунта
Сохраните полученный ключ
В этой статье покажу, как мы собрали RAG-систему на PHP и Qdrant: выбрали векторную базу и LLM, настроили гибридный поиск и реализовали чат-бота на Symfony с использованием PHP фреймворка Neuron AI.
К нам обратился клиент с задачей: сделать чат-бота для поиска информации по внутренней базе знаний (статьи, документация, корпоративные тексты). Главное требование - быстро собрать MVP, чтобы проверить гипотезу и принять решение о дальнейшем развитии системы. Первую версию запустили, получаем хорошие отзывы от пользователей, поэтому решил поделиться и, возможно, получить полезную обратную связь от сообщества.
Собрал пять агентов на базе OpenClaw: Jarvis (Claude Sonnet 4.5), Coder и Planner (Claude Opus 4.6), Ruslan (GigaChat-Pro) и Яша (YandexGPT). Все работает через Telegram. Полный код и навыки — на GitHub: openclaw-ru-skills.
OpenClaw — это персональный AI-ассистент с открытым кодом, который умеет в мультиагентность, инструменты и интеграции. Из коробки работает с Claude, GPT, и другими западными моделями. Но что, если хочется добавить российские сервисы?
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).
Всем привет!
В предыдущих статьях мы уже рассказывали о том, какими метриками можно пользоваться для оценки ответов AI-продуктов.
В большом количестве метрик для решения такой задачи предварительно надо оценить, к какой категории относится тот или иной ответ.
В этой статье мы преследовали две цели:
На примере показать, как применяются такие метрики и как с помощью них можно оценить качество работы модели.
