Фреймворк RAFT: как работает RAG на максималках от Microsoft
Чтобы быстрее отвечать пользователям, команды техподдержки применяют RAG — подход, при котором нейросеть ищет информацию в базе знаний и опирается н…
Testing & QA
⚑ Сообщить о проблемеПоследние новости Testing & QA от Tech News
Все темы
agents
ai
api
architecture
automation
backend
beginners
career
claude
cybersecurity
devchallenge
devops
discuss
javascript
llm
machinelearning
mcp
node
opensource
performance
productivity
programming
python
security
showdev
softwareengineering
testing
tutorial
typescript
webdev
Закрытый Jev против открытой Laya: сравниваем decision-модели в RAG-реранжировании
Можно ли заменить облачный Jev локальной Laya? Проверил обе модели и три специализированных реранкера на SciFact, FiQA и NFCorpus. Сравнил качество…
ИИ становится рабочим инструментом 1С: что покажут на TECH EVENT
ИИ в 1С уже не ограничивается генерацией кода и экспериментами с чат-ботами. Его подключают к тестированию, мониторингу, интеграциям, корпоративным…
SRX: восстановить нужный фрагмент и проверить его
Что происходит, когда AI‑системе нужно не просто «вспомнить» факт, а показать, какой именно исторический источник его подтверждает? В…
Собираем приватный RAG-стек на pgvector
Собираем приватный RAG-стек на pgvector, где документы, поиск и генерация ответа остаются внутри вашего VPS. Разберём схему стенда, embeddings, pgve…
Codebase Intelligence для агента: строим «dev tool будущего» и сразу тестируем на Rails монолите в 3,5M+ строк
Сгенерированная картинка для привлечения внимания. Промпт: «Продемонстрируй, что всё новое — это хорошо забытое старое» (нет) За последний год инстр…
Как устроен RAG для юридических документов и почему одной LLM оказалось недостаточно
Первый вариант системы выглядел вполне стандартно: документы разбиваются на фрагменты, для них считаются embeddings, пользователь задаёт вопрос, нес…
Полгода экспериментов с ИИ: RAG, AI-ревью, автотесты, агенты и автообработка счетов
Мы в Синтеке разрабатываем софт для строительства, а отрасль сейчас переживает сложный период. Когда тяжело стройке, это довольно быстро чувствуют и…
От «магии» к инженерии: 9 ошибок работы с контекстом при внедрении AI‑агентов в процессы
AI‑агенты часто теряют качество не из‑за ограничений LLM, а из‑за неправильно организованного контекста. В статье разберём типовые ош…
RAG, поиск и LongContext: почему сложные пайплайны не всегда нужны
В 2023 году RAG был единственным способом засунуть знания в LLM — контекстное окно было маленьким, часто были галлюцинации. RAG постепенно стал одно…
Как мы сделали RAG, который почти не галлюцинирует
Привет, Хабр! На связи команда CVM (Customer Value Management) B2B из МТС — техлид Артём Каледин и ML-инженер Александр Швайко. Менеджер долже…
Как мы сделали RAG, который почти не галлюцинирует
Привет, Хабр! На связи команда CVM (Customer Value Management) B2B из МТС — техлид Артём Каледин и ML-инженер Александр Швайко. Менеджер долже…
Кто на самом деле сломал вашего ИИ-агента: модель или обвязка?
Когда агент в проде ошибается, спор идёт по кругу: модель тупит, промпт кривой, API виноват. Свежая работа Scale AI даёт отказам адрес — ребро между…
Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline
В статье - практический кейс создания корпоративного RAG-сервиса для поиска по внутренним регламентным и нормативным документам. Мы прошли путь от с…
Я хотел просто навести порядок в Obsidian. В итоге написал два индекса, semantic search и RAG
Я начинал с простого AI-аудита заметок, а в итоге Vault Audit AI вырос в систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, semantic dupli…
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…
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…
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…
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…
Как принудить нейросеть рассказать про ваш продукт. Часть 2 из 3
Начну с тезиса, который большинство классических сеошников и маркетологов, честно говоря, не очень любят. Но именно с него начинается понимание, что…
Сжатие декодерных эмбеддеров: как ужать 8B до продакшена без потери recall
Декодерный эмбеддер 7–8B дает качество, но платит за него памятью, latency и деньгами. Разбираем все оси сжатия - int8, int4, binary + rescoring, PQ…
Когда ИИ не знает – но делает вид, что знает: ударим энтропией по LLM
Представьте: вы спрашиваете умного коллегу о дедлайне проекта, а он отвечает уверенно и детально – но на самом деле придумывает всё на ходу. Именно…
Как подключить таск-трекер к кодовой базе через RAG и не сойти с ума от стоимости токенов
Главная проблема работы с LLM в реальном проекте — не качество модели, а контекст. Рассказываю, как с помощью RAG-индекса репозитория (векторы + гра…
Зачем GenAI-ассистенту platform logic: как управлять источниками, evidence и ответами
GenAI-ассистент может довольно быстро начать отвечать "по теме": находить релевантные фрагменты, собирать уверенный текст и создавать ощущение, что…
Когда чат-бот продаёт Chevrolet за доллар: как тестировать и мониторить LLM-приложения
Генеративные модели разблокировали огромное количество новых продуктов и новых фич в уже существующих. Поиграться с ними успел, кажется, каждый. И с…
Как я мерил точность ИИ в распознавании еды: бенчмарк, LLM-as-judge и баг с варёной гречкой
Строю приложение для подсчёта калорий по фото. Пользователь снимает тарелку, модель определяет блюдо, считает КБЖУ. Идея не новая, но мне важно, что…
Что такое контекстное окно и почему модели забывают
Ты час разговариваешь с ChatGPT. Даёшь контекст, объясняешь задачу, уточняешь детали. А потом модель вдруг начинает противоречить тому, что говорила…
Агентные фреймворки: обещали революцию, что осталось в 2026
Два года назад все хотели агента, который «сам пишет код, сам его тестирует и сам деплоит в прод». Сейчас 2026 год. Давайте честно поговорим о…
Мультимодальность в ИИ-агентах: картинки на вход, картинки на выход и отказ от Multimodal RAG
На связи Сергей Смирнов, AI-инженер и основатель LLMStart.ru. Сегодня разбираем мультимодальность в ИИ-агентах на реальном примере из продакшена. Мы…
Почему RAG — это не просто «добавить поиск»: latency, качество и выбор стратегии retrieval
Когда говорят про RAG, его часто описывают как простой способ улучшить LLM‑систему: добавить поиск по внешним данным, найти релевантн…