Как мы делали многоуровневую память для корпоративных AI-агентов в VK AI Space
Привет, Хабр. Меня зовут Сергей Врулин, я Team Lead в команде агентов VK AI Space — корпоративной платформы для создания и запуска AI-агентов. В июл…
Последние новости
⚑ Сообщить о проблемеTech news from the best sources
Все темы
- 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
- модули ОЗУ, карты памяти, флеш-накопители, кардридеры
- на острие науки
- процессоры
LLM
ai
ai-агенты
claude
devops
llm
open source
python
ruvds_статьи
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
машинное обучение
нейросети
программирование
тестирование
управление проектами
Как мы делали многоуровневую память для корпоративных AI-агентов в VK AI Space
Привет, Хабр. Меня зовут Сергей Врулин, я Team Lead в команде агентов VK AI Space — корпоративной платформы для создания и запуска AI-агентов. В июл…
От подписки к корпоративному AI: как мы собирали команду ИИ-разработчиков и преодолевали скепсис сотрудников
Для тех, кто в блоге впервые: здесь я рассказывал про AI ready инфраструктуру, здесь — про её «железную» инженерную основу. После статьи про информа…
Приватная LLM в облаке: развертываем RAG-систему в Managed Kubernetes
Выход в продакшен с собственными языковыми моделями внутри корпоративного контура часто упирается в высокую стоимость GPU-оборудования и сложные рис…
Собственный RAG над Confluence на Java
Цель статьи — показать не асбтрактный пример как можно извлечь пользу из собственного RAG локально (если вдруг кто‑то ещё этого…
RAG без магии: что действительно влияет на качество системы
У большинства разработчиков, не работающих с ИИ, ментальная модель RAG либо ошибочна, либо опасно неполна. И дело не в том, что они плохие инженеры,…
Правильный код мы отклоняем — и так задумано
Мой валидатор забраковал ответ, сославшись на несуществующую статью, — а ведь именно он поставлен ловить галлюцинации. После этого я собрал конвейер…
Строим RAG вручную: как это работает под капотом
Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему б…
Честный RAG eval set: как собрать первые 100-300 кейсов и не обмануть себя цифрой
В прошлой статье серии мы сжимали эмбеддинги и замеряли, насколько изменится выдача относительно полного fp32-поиска. Там это был правильный вопрос:…
Наши книги о LLM: состояние дел по готовящимся новинкам
Приветствуем, Хабр. Не секрет, что большие языковые модели и, в частности, трансформеры (GPT) серьезно повлияли на работу программиста, привели к ав…
Browser Policy Manager: документация
К релизу Browser Policy Manager 0.9.5 подготовлен документационный портал: четыре руководства на шести языках, локальный поиск, контекстная помощь и…
Помогаем детским ревматологам повышать эффективность терапии: ИИ-агент для дистанционного мониторинга
В России около 70 тысяч детей и подростков страдают от ревматических патологий. Это группа заболеваний, при которых иммунная система даёт сбой и ата…
Помогаем детским ревматологам повышать эффективность терапии: ИИ-агент для дистанционного мониторинга
В России около 70 тысяч детей и подростков страдают от ревматических патологий. Это группа заболеваний, при которых иммунная система даёт сбой и ата…
Агентный RAG, бенчмарк TRuST и при чём здесь Нафаня?
Тестирование агентного RAG на многошаговых задачах бенчмарка TRuST: эволюция архитектуры, сравнение моделей и правила работы с промптами для сложных…
MCP без облака
У меня возникла такая задача: есть куча файлов, на которые хорошо бы натравить нейросеть, чтобы она искала ответы прямо по ним, а не выдумывала. Фай…
Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLM
Локальная модель может уверенно отвечать на общие вопросы и так же уверенно ошибаться в вашем домене. В статье сравнили на …
Шесть лет разработки Telegram-бота: от токенайзера до LLM, RAG и векторных баз
Ио — это LLM-бот для Telegram-чатов. Он умеет отвечать на сообщения пользователей, распознавать изображения и голосовые сообщения, учитывать текущий…
Почему агент на самом деле дешевле RAG
Я сижу на демо с потенциальным заказчиком. Показываю агента в действии: пользователь спрашивает «как настроить интеграцию с ITSM-системой», агент де…
Облачные ИИ не справляются, MiniLM-L6 ломается на философии: строим локальный RAG для сложных семантических текстов
Этот проект долго вынашивался и, в конце концов, начался как очередная попытка разобраться в философских текстах, написанных Джейн Робертс во второй…
Десять с лишним лет теряю заметки. Часть 2: почему данные в базе и поиск без RAG
Это вторая часть цикла про заметочник, который я пилю по вечерам (и ночам). В первой я рассказал, как терял заметки где‑то…
Корпоративный ИИ‑поиск: почему пользователю важен диалог, а не разовый ответ
38 рабочих часов в месяц тратит один сотрудник на поиск информации и контекста по задачам, сообщают исследования. Стандартный по…
Как я собрал антискам‑бота на грязных данных: детектор, типизатор и грабли по дороге
В первой статье я разбирал RAG-модуль этого проекта и главный вывод — что RAG оказался про замеры, а не про код. Здесь — про то, как устроена вся си…
Архитектурный паттерн «LangGraph, гибридный RAG + Сигнатурный движок»: универсальный граф для потоковых данных
Мы попытались автоматизировать первую линию SOC . Захотелось объединить гибкость ЛЛМ и надежность сигнатурных движков. Поместилось все это в&nb…
Как QA я все равно пишу документацию, но с ИИ трачу на нее часы, а не дни
В статье я расскажу, как решал проблемы погружения в проект сначала вручную, а потом с помощью ИИ-инструментов и как мне удалось сократить путь от д…
Изучаем LangChain
Сегодня всем известно, что создать прототип на базе LLM можно буквально за вечер. Но вот сделать этот прототип готовым к продакшену — задача совсем…
RAG — это про замеры, а не про код. История одного бота, где почти всё «правильное» сделало хуже
Есть жанр статей про RAG, который выглядит так: подключаем векторную базу, берём эмбеддер, сверху реранкер, для верности — гибридный поиск с BM25, и…
RUMBA: русскоязычный бенчмарк для оценки долгосрочной памяти
Память стала одной из самых востребованных функций диалоговых и агентных систем. Если пользователь регулярно обращается к ассистенту — для работы, к…
Обзор GenAI-платформы SimpleOne: как перестать делать пилоты и начать масштабировать ИИ
Генеративный ИИ всё активнее проникает в корпоративные процессы, но во многих компаниях его продолжают внедрять по-старому — точечными решениями под…
Не всё надо решать LLM. Где в продакшене побеждают бустинги, эмбеддинги и правила
Нам очень хотелось поговорить о том, в каких местах важно оставаться приверженцами классического ML, а где хотелось бы идти в сторону инноваций, вне…
LLM-wiki против RAG: Оцениваем и сравниваем
Про LLM-wiki здесь уже было несколько хороших статей ( 1 , 2 и 3 ), поэтому подробно останавливаться на идее Andrej Karpathy не буду. В двух словах:…