RU

Как сделать RAG-чат для сайта, который не выдумывает цены: пять решений из моего бота

С июня я делаю AI-чат для сайтов, который не выдумывает цены и не соглашается с клиентом во всём подряд. К пяти решениям из статьи я пришёл через ош…

ragllmgenerative uiчат-ботtool callingpgvectorvue 3shadow domтестирование llmregexp
Habr
RU

Один харнесс, три модели: чего вам не расскажут публичные бенчмарки

Привет! Я Чичев Максим, работаю руководителем разработки платформенных решений в Петрович-Тех. В этой статье хочу рассказать о том, как я прогнал тр…

LLMAI-агентыбенчмаркитестирование моделейагентные системыхарнессprompt engineeringtool callingавтоматизация процессовнадежность ИИ
Habr
RU

Kimi K3 на PAC1 и ECOM1: результаты 204 задач и разбор отказов

27 июля Moonshot AI открыла веса Kimi K3 и опубликовала результаты модели на coding- и агентных бенчмарках. Мы проверили, как эти показатели перенос…

Kimi K3LLMязыковые моделиоткрытые весаopen sourceИИ-агентыtool callingагентные системыоценка моделейтестирование ИИ
Habr
RU

Пишем кодинг‑агента на Swift с нуля: неочевидные сложности очевидной идеи

Я долго пользовался разными кодинг‑агентами, и на их фоне Claude Code для меня заметно выделялся: качеством решений, удобством работы и вн…

swiftai-агентыllmкодинг-агентыclaude-codeagent loopcontext managementtool callingуправление контекстомии
Habr
RU

Evals для чайников. Как тестировать AI-агента, чтобы понимать, где именно он ломается

Большинство команд оценивают производительность AI-агентов через end-to-end метрики: success rate, количество токенов, tool usage, стоимость запроса…

ai-агентыllmragevalsorchestrationretrievaltool callingcontext engineeringproductionai infrastructure