ai.
ВКС-дайджест: тайная жизнь домашних животных и советы по выживанию от Microsoft
Пока мини-робот будет гонять по дому вашего кота, Дания и Германия избавятся от слежки техногигантов и обретут цифровой суверенитет. Мобильная робокамера для дома
AI-агенты в деле: 15 рабочих примеров для роста вашего бизнеса
AI-агенты радикально меняют подход технических команд к автоматизации, переходя от традиционных, основанных на правилах workflow к более динамичным, интеллектуальным системам, способным адаптироваться и принимать решения в реальном времени.В отличие от статической автоматизации, основанной на предопределенных триггерах и действиях, AI-агенты используют большие языковые модели (LLM) для обработки сложных данных, понимания контекста и реагирования на непредсказуемые сценарии.
Как мы научили ML группировать 50 000 событий в инциденты
Десятки, а иногда и сотни тысяч событий в день. Каждое — потенциальная авария, а может, просто шум. L1-инженеру нужно решить: добавить событие к инциденту? Создать новый? А может, это часть уже закрытого? Или всё серьёзнее — и перед нами экосистемный сбой, затрагивающий десятки сервисов?Раньше мы в МТС всё классифицировали вручную. Но при таком объёме и разнообразии инфраструктуры быстро поняли, что нужна автоматизация. Слишком велик риск пропустить важное, не найти корень проблемы, потратить драгоценные минуты в критический момент.
Полноценное RAG-приложение на Go — безумие?
ПредисловиеПрежде всего хочу сказать, что я не являюсь никаким специалистом, даже джуновского лвла, просто безработный студент, пишущий на коленке свои пет-проекты. И код, и тем более архитектура далеки от идеала. Однако, я думаю, некоторые моменты, о которых я буду рассказывать далее в статье, могут быть интересны полноценным разработчикам как бэкенда, так и ИИ-агентов. RAG и Go
Как тестировать качество ответов RAG системы?
LLM могут принимать на вход все большее количество токенов, но большое количество переданных на вход токенов, включая промт, контекст и историю переписки, не равно качеству ответа.В идеале на вход LLM нужно передавать минимально достаточный набор данных для получения ожидаемого качественного ответа.Иными словами, если на вход LLM дан один конкретный вопрос, то есть шанс, близкий к 100%, что будет получен качественный ответ. И наоборот, чем больше данных (вопросов, контекста и прочего) на вход LLM вы даёте, тем больше вы понижаете качество ответа.
Game-changer-инструменты для разработчиков которые стоит попробовать. [Часть 1-2]
Разработка программного обеспечения и DevOps-инфраструктура в сложно представить без мощных open-source-инструментов. Некоторые из них не просто полезны — они меняют подход к автоматизации, деплою, ИИ-интеграции и безопасности. В этой статье собраны действительно сильные и перспективные проекты с открытым кодом: они бесплатны, активно развиваются и способны радикально упростить жизнь разработчика, DevOps-инженера или команды стартапа. Мы не просто перечисляем названия — а подробно разбираем, как и где применять каждый из них, в чём их плюсы и ограничения, и где они действительно полезны.n8n
