RU

Как поддерживать большую базу знаний для RAG и обновлять ее в полуавтоматическом режиме

У большой базы знаний есть неприятное свойство. Она хорошо отвечает на вопросы, которые в нее уже положили, и никак не сообщает о вопросах, которых…

RAGбаза знанийLLMAI-агентысемантический поискдедупликацияhuman-in-the-loopподдержка пользователейуправление знаниямиRetrieval-Augmented Generation
Habr
RU

RAG в медицинской аналитике: как построить управляемый контур вместо очередного чат‑бота

Медицинская организация одновременно работает с электронными медицинскими картами, результатами исследований, врачебными заключениями, клиническими…

RAGмедицинская аналитикаискусственный интеллектбольшие языковые моделиLLMBIDWHмедицинские данныеархитектура системуправление рисками
Habr
RU

RAG‑система для анализа новостей с позиций исторической личности на основе литературных источников «АЙ_Ленин»

Широкое распространение СМИ в сети привело к формированию группы тематических экспертов — лидеров общественного мнения — бл…

RAGgigachatpythonllm
Habr
RU

GigaChat 2 Max с памятью на связях обходит Claude Opus 5 без неё: замер семи моделей

На классе задач «в работе всплыла проблема — каким изменением её уже чинили»  GigaChat 2 Max с памятью на связях отвечает верно в 57% случаев,…

GigaChatYandexGPTClaudeLLMRAGвекторный поискэмбеддингиИИ-агентыпамять ИИ-агентаopus
Habr
RU

DS‑собеседование в 2026 году: 6 ошибок, из‑за которых отказывают даже сильным кандидатам

На DS/ML‑собеседовании можно уверенно пройти теорию и всё равно получить отказ. Часто решение принимается позже — когда становится видно,…

DS-собеседованиеData Scienceмашинное обучениеML System Designутечка данныхвалидация моделейML в продакшенеметрики моделиRAGтехническое собеседование.
Habr
RU

У Claude Code уже есть такая память. Тогда зачем я держу свою?

Недавно я рассказал, как держу долговременную память агента на обычных markdown‑файлах, без вектор‑базы и эмбеддингов. За кадром…

Claude CodeLLM-агентыAI-агентыпамять агентадолговременная памятьRAGвектор-БДэмбеддингиmarkdowngit
Habr
RU

Нарисованный очаг LLM: почему красивые схемы без предметной модели не греют

У Алексея Толстого в «Золотом ключике, или Приключениях Буратино» есть сцена, которая неожиданно хорошо описывает значительную часть того, что сегод…

LLMграф знанийпредметная модельонтологияRAGсистемный анализERPискусственный интеллектдоказательная модельпредметно-ориентированное мышление
Habr
RU

Лучше проще. Как переупаковать базу знаний в сервис персонализированной помощи

Салют, Хабр! Я Антон, продакт сервисов клиентской документации. Одна из задач нашей команды — решать проблемы пользователя как можно проще: без долг…

RAGэмбеддингГигаЧатТВ Сберумные телевизорытехподдержкаretrieval-поиск
Habr
RU

Шесть LLM‑судей из четырёх лабораторий несут 1,9 независимого голоса из 6

*6 LLM‑судей, 4 лаборатории, 3 страны — а ошибки коррелируют: ρ̄ ≈ 0,42, эффективно 1,9 из 6. В июле я писал, что…

LLMLLM-as-a-judgeдетекция галлюцинацийRAGTruthансамбль моделейкорреляция ошибокоценка LLMвоспроизводимостьRAGбенчмарки
Habr
RU

ОК или НеОК: как мы строили LLM‑судью и дважды меняли формулу вердикта

У нашего AI‑агента поддержки было десять метрик и ноль ответов на главный вопрос: какую долю обращений он решает? Судья, который чита…

LLM JudgeAI-агентыоценка AI-системevalsRAGtool callinggolden setкаппа Коэнаproduction AI
Habr
RU

Память агента без вектор-БД: 363 markdown-файла вместо эмбеддингов

У меня восемь агентов с постоянной памятью: больше 360 файлов, около 1,4 МБ текста. Векторной базы нет ни одной, эмбеддинги я не считаю вообще. И эт…

память llm-агентавекторная базаRAGагентная памятьmarkdownархитектура памятиzero-infrallm
Habr
RU

Нужную книгу больше не обязательно искать: как ИИ меняет сам принцип работы с информацией

Что, если нужную книгу больше не нужно искать — её можно собрать под собственный вопрос? Я проверил эту идею на реальном корпусе: 206 длинных видео,…

искусственный интеллектAI-агентыLLMRAGprovenanceбаза знанийдедупликацияобработка информацииуправление знаниямиfact checking
Habr
RU

Я объяснил KERNEL маме за пять минут. Потом проверил, переживёт ли он LLM в production

Недавно я попробовал объяснить маме, как нормально ставить задачи ChatGPT. Без temperature, context window, system prompt и прочих слов, после котор…

LLMprompt engineeringKERNELпромптыcontext engineeringevalsChatGPTRAGAI-агентыLLM в production
Habr
RU

Код решает, LLM помогает: как я строил AI-тренера для бегунов

Я уже несколько месяцев разрабатываю AI-тренера для бегунов в Telegram — придумал ему имя и образ, Клод де Пейс, — и это ещё далеко не финал. В како…

LLMTelegram ботыPythonпромпт-инжинирингAI-агентыКлод де Пейсразработка продуктаRAG
Habr
RU

SayFable: офлайн-библиотека с NLP-разметкой, синтезом на 68 языков и чатом по книге

Привет, Хабр! В прошлых статьях я рассказывал про  локальный переводчик с синтезом голоса на кабардинском  и про то,  как собрать пол…

NLPRAGсинтез речиsileroсемантический поискэмбеддингиswiftразработка под iosискусственный интеллектмалоресурсные языки
Habr
RU

Я убил все RAG‑системы и понял, как делать AGI. Или просто заменил RAG правилом в шесть строк

Или я убил все RAG‑системы и понял, как делать AGI. Или просто заменил RAG правилом в шесть строк RAG ищет похожее, а не&nb…

RAGвекторная база данныхпамять агентаAI-агентыгаллюцинации LLMQdrantpgvectorManticoreискусственный интеллектAGI
Habr
RU

Как я делал базу знаний для ИИ‑агента и тестировал её на собственных медицинских анализах

Результаты годового чекапа пришли в пятницу вечером. Семь документов в личном кабинете лаборатории, в половине строк звёздочки «выше нормы» и «ниже…

RAGбазы знанийLLM-агентыэмбеддингипоиск по документамAI-ассистент
Habr
RU

BotHub за первое полугодие 2026: 72,4 млн ₽ выручки и переход к своим AI-продуктам

Для нас первая половина 2026 года стала не просто периодом роста, а моментом, когда бизнес вышел на устойчивую прибыль, а продуктовая стратегия смес…

агрегатор нейросетейAI-платформаLLMB2B SaaSBatch APIмультимодальные моделиRAGAI-инфраструктураbothubинвестиции в ии
Habr
RU

Внешний бенчмарк причинного recall: проверяем память ИИ-ассистента на YDB Яндекса

Коротко, о чём речь, — для тех, кто пришёл по слову «Яндекс» и предыстории не знает. Когда ИИ-ассистент помогает чинить баг, самое ценное — не сочин…

ИИ-агентыпамять агентаRAGбенчмаркrecallграфовая памятьэмбеддингисемантический поискYDBвоспроизводимость
Habr
RU

Как с чистой совестью бросить стартап, на который ушло 2 года

Два года я делал свой проект — InnerCore, приложение для записи и юнгианского анализа снов. Сперва телеграм-бот, потом мобильное приложение, потом с…

юнгианский анализанализ сновэмбеддингвекторные базы данныхRAGllmUMAPкластеризациязакрытие стартапамотивация
Habr
RU

Почему мы разделили UI, бизнес-логику и ядро: архитектура платформы «Галактика Сверхновая»

Большинство корпоративных платформ, которые сегодня работают на крупных предприятиях, проектировались 15-20 лет назад. С тех пор сменились языки про…

ERPPythonRAGгенерация кодамиграция с SAPPostgreSQLотечественные ОСавтоматизацияlow-codellm
Habr
RU

Гарантия попадания в ответы нейросетей: почему нельзя это гарантировать и что измерять вместо этого

За последние пару месяцев мне трижды присылали коммерческое предложение с обещанием «вывести бренд в топ ответов ChatGPT». Один раз&n…

AEOGEOLLMChatGPTShare of ModelнедетерминизмAI-видимостьseedRAGсэмплинг
Habr
RU

Как я ужал русский эмбеддер до 24 млн параметров — и чуть не испортил его одной цифрой

TL;DR.  У меня локальный RAG на AMD Strix Halo. Памяти там достаточно, но вычислительно всё упирается в один iGPU: его деля…

эмбеддингиRAGretrievalэнкодерыRuModernBERTSTRIZHllama.cppGGUFVulkanStrix Halo
Habr