Как мы интегрировали AI агентов с T-FLEX: отказ от абстракций и самопроверка моделей
Попытки связать большие языковые модели с инженерным программным обеспечением обычно разбиваются о суровую реальность. Системы уровня T-FLEX CAD работ…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
- Новости сети
- автомобили, мотоциклы, транспортные средства
- вирусы, трояны, уязвимости в ПО, вопросы безопасности
- игры
- космос
- мобильные телефоны, смартфоны, сотовая связь, коммуникаторы, КПК
- процессоры
- финансовые новости и аналитика
AI
LLM
ai
ai-агенты
frontpage
llm
postgresql
python
selectel
Новости
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
нейросети
программирование
разработка
управление командой
управление проектами
Как заставить ИИ играть по правилам ролевой системы: архитектура авторитарного бэкенда для AI RPG
Сделать текстовую игру на базе LLM легко, если вас устраивает бесконечный неконтролируемый чат, который ломается через 30 ходов из-за модельного дрейф…
Как работает адаптивный RAG, которому вообще не нужна LLM
Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращае…
Как работает адаптивный RAG, которому вообще не нужна LLM
Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращае…
HR-бот на базе RAG: архитектура корпоративной базы знаний для ресторанного холдинга
В ресторанном холдинге была внедрена система HR-бота на базе ИИ, которая работает поверх корпоративной базы знаний, учитывает роль сотрудника и предос…
RAG-Anything: Как собрать по-настоящему мультимодальный RAG
Существует множество известных RAG-фреймворков, проверенных на многочисленных бенчмарках, так что точность работы системы в наших реалиях не такая бол…
Почему RAG — фундамент любой AI-трансформации
За последние годы большинство AI-проектов в компаниях стартуют одинаково: сначала делают чат-бота, затем добавляют агентов, автоматизируют отдельные п…
RAG без downtime: настраиваем инкрементальное обновление документов на Qdrant и LangChain
PM: Нам нужно актуализировать базу знаний для ИИ-ассистента, там изменилась инструкция по смене пароля. DevOps: Не проблема, сейчас запущу скрипт, чер…
Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит
Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не …
Как 100+ авторов пишут 100+ процессов в 3 версиях и не путаются. Или как мы переехали с Wiki на Git
У нас было 120 процессов, 9 областей управления, более 100 авторов из 60 компаний, 3 ветки на каждый репозиторий и ещё по одной на каждую задачу, AI-а…
Когда нейросети перестанут галлюцинировать? И почему на «что за дичь» они несут ещё большую дичь?
Каждый, кто работал с большими языковыми моделями (LLM), знает эту боль. Ты задаёшь вопрос. Бот выдаёт уверенный, красивый, но абсолютно ложный ответ.…
Практический ИИ-агент Python: LangGraph + Qdrant
При разработке ИИ-агента для базы знаний, мне казалось, что задача почти типовая: складываем информацию в Qdrant, находим информацию через векторный п…
Вам продают ИИ. Покупать нужно не его
Звонил мне на днях один знакомый CIO. Питерский, ритейл, средний бизнес, ничего особенного. Слушай, говорит, надо нам с ИИ что-то делать: все вокруг в…
RAG для тех, кто разочаровался: почему retrieval ломается и как это починить
Вы собрали RAG-пайплайн: загрузили документы, нарезали на чанки, сгенерировали эмбеддинги, подключили векторную базу. Задаёте вопрос — модель отвечает…
От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source моделях (часть 1)
Мы построили мультиагентную RAG-систему на open-source моделях, прошли путь от наивного RAG до ReAct-агента с собственным бенчмарком — и готовы расска…
Почему ИИ-боты более уязвимы, чем их базовые LLM-модели?
В прошлой статье я показал, как защищен Open Source проект телеграм-бота. В комментариях меня спросили о иных инструментах и методах проверки в связи …
Pollux: LLM-as-a-judge для русского
Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания к…
Некорпоративный Хабр: семантический поиск и фильтрация по структурированным полям
Классический RAG индексирует исходный текст документа, предварительно разбивая на фрагменты. Потом рассчитывает векторное представление фрагментов и с…
Notion + RAG + Telegram: архитектура AI-копирайтера для сети ресторанов
В таком сценарии копирайтеру недостаточно просто писать тексты. Ему нужно помнить факты о каждом заведении: часы работы, фирменные блюда, формат кухни…
Обзор российских ИИ-платформ корпоративного уровня: изучаем архитектуру SimpleOne GenAI, BPMSoft AI, ELMA Cortex
В 2026-м я наблюдаю любопытную картину у клиентов. Пилоты с ИИ прошли почти у всех — кто-то прикрутил GigaChat к Service Desk, кто-то сделал HR-бота н…
Когда Кнут признаёт, что Claude решил его задачу за час — пора менять инфраструктуру
— Научная инфраструктура построена под режим «один человек читает один PDF». Этот режим перестаёт быть основным. — Peer review наполовину случаен (Neu…
Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 3]
Продолжаем рассмотрение, того как правильно оценивать качество ИИ систем, в данной части поговорим про метрики характерные для RAG системы. Способах о…
Вам не нужен OpenClaw
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Пастухов — автор FastStream , Principal Engineer и мейнтейнер AG2 (фреймворк для разработки агентов). Я уже 8 лет в ра…
Как я сделал AI-директора для малого бизнеса и почему отказался от RAG
Маленькая компания, человек 20. Гендир тонет в задачах. Помнить кто что обещал, отслеживать движение по целям, держать в голове десяток проектов однов…
Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 1]
Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 1] LLM глючит в продакшене? 🤖 Хватит надеяться на «vibe…
Корпоративная память против галлюцинаций: как RAG возвращает бизнесу здравый смысл
В какой‑то момент почти у каждой компании появляется ощущение, что она захлебнулась в собственных данных. Переезд в «корпоративное облако», внедрение …
Второй мозг и LLM-Wiki: Теория и практический гайд по созданию и поддержке личной базы знаний
В этой статье поговорим про концепцию " второго мозга" : что это такое, где хранить информацию и как ее использовать. Разберу, как собрать минимальную…
30 секунд вместо 30 минут: как мы автоматизировали генерирование конфигураций потоковой обработки с помощью RAG и A2A
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Титов, я DevOps-инженер в команде интеграционных сервисов Platform V Synapse в СберТехе. Наша команда работает над пр…
Гефестыч: наш опыт автоматизации Code Review через LLM. «Грабли», решения, код
Привет, Хабр! Меня зовут Данил Чечков, я Team Lead команды High End Meta Backend в «Леста Игры». Мы занимаемся всей web-составляющей «Мира кораблей». …
Как я собрал на DGX Spark приватный AI-сервер, и теперь рассказываю, что туда вошло
У меня на столе стоит небольшая золотистая коробочка размером чуть больше Mac mini. Внутри — приватный AI-сервер: чат с локальной 26B-моделью, поисков…