Тело AI-агентов: технический обзор робота 1X Neo
На днях по AI пабликам завирусился робот 1X Neo, который заявляется разработчиками как человекоподобный робот для помощи по дому. Мне стало жутко интересно покопаться в устройстве и начинке этого робота, потому что скрещивание VLM и механизмов может привести к огромному прорыву в индустрии и новым большим изменениям.Поговорим про устройство робота, железо и софт на борту, прикладные задачи и ближайшее будущее.
Выбираем векторную БД для AI-агентов и RAG: большой обзор баз данных и поиск смысла
В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, pgvector, Redis, pgvectorscale, LanceDB, ClickHouse, Vespa, Marqo, ElasticSearch.Если вы запутались в разнообразии векторных баз данных или хочется верхнеуровнево понимать как они устроены, чем отличаются и для чего вообще нужны, то эта статья будет очень полезна. Мы пошагово соберем все ожидания от векторных БД, посмотрим бенчмарки, а затем попробуем собрать все воедино.
Почему разработчики не доверяют вайб-кодингу и как это исправить
По-моему, вайб-кодинг — полезная фича, но я знаю, что многие его недолюбливают и считают, что AI генерит чушь, а не нормальный код. Ну тут я могу сказать как в той рекламе с гепардом: «Ты просто не умеешь их готовить».Я начал заниматься вайб-кодингом 2 года назад (привет первая версия GPT Engineer), то есть еще до того, как ввели сам термин (он появился только в этом году). За это время у меня накопился опыт, который я переложил в небольшие рекомендации, возможно они помогут начинающим вайб-кодерам.
Как создать AI-агента и дать ему инструменты
AI‑агенты сейчас на пике хайпа, поэтому давайте разберёмся, что это за новый зверь и как его готовить.Тема применения сервисов GenAI сейчас на хайпе, на конференциях по этой теме всегда аншлаг, а подавляющее большинство пользователей «играется» с текстовыми запросами в бесплатных сервисах, восторгаясь полученными результатами.В этой статье хочу пойти дальше и определиться с понятием AI‑агентов и показать пример создания AI‑агента с помощью системы n8n.io и популярных сервисов GenAI.Понятие AI-агента
Основные метрики DeepEval для тестирования AI. Возможности и способы применения
Всем привет!DeepEval - фреймворк для оценки работы AI с открытым исходным кодом.Содержит в себе множество метрик и бенчмарков для оценки качества работы AI моделей, а также предоставляет инструменты для аналитики изменений качества работы в течение разных периодов времени.В предыдущей статье мы уже частично осветили имеющиеся у DeepEval метрики (метрики для оценки RAG).В этой статье постараемся объяснить, какой еще функционал предлагается DeepEval для работы с AI.Помимо указанных ранее в DeepEval присутствуют следующие метрики:Agentic- Task Completion- Tool Correctness- Argument Correctness
Я «уволил» LLM с должности «мозга» проекта. И его производительность взлетела
(...или почему будущее AI — не в увеличении контекстного окна, а в создании структурированной "памяти")Помните свой первый "вау-эффект" от LLM?
