Понятно о распределённых системах. Анонс книги Доминика Торнова
Привет, Хабр!Мы считаем, что в настоящее время просто незаменимы книги, рассматривающие такие темы, которые пока не автоматизируются средствами искусственного интеллекта. Одна из таких предметных областей - проектирование распределённых систем. В нашем ассортименте давно закрепилась добротная книга Иэна Гортона "Масштабирование систем. Основы и проектирование распределённых архитектур", которую многие читатели сравнивают с "
Восемь дней без алерта: как ручной разбор конверсии превратился в ИИ-агента
В партнёрском отчёте доля выданных займов среди одобренных сползла примерно с 80 до 77 %. Текущая неделя выглядела ещё хуже — меньше 75 %. Мы начали разбирать падение и довольно быстро нашли убедительное объяснение: в органическом трафике такого сдвига не было, а несколько партнёров стали приводить клиентов, которые получали одобрение, но не подписывали оферту.
Не начинать с LangChain: как спроектировать корпоративную GenAI платформу до реализации
GenAI проект легко начать с технологий: выбрать LangChain, vector database, Kubernetes, Kafka, модель и сразу писать RAG пайплайн.Для корпоративной платформы это почти всегда слишком ранний шаг.Основные архитектурные вопросы возникают не в момент вызова LLM, а вокруг неё: кто может получить доступ к данным, где проверяются права, какие компоненты нужно масштабировать независимо, как система ведёт себя при недоступности внешнего провайдера и что действительно необходимо включить в первую версию.## Начать не со стека, а с условийЕсли сразу обсуждать технологии, очень быстро появляются вопросы:LangChain или LlamaIndex;
Парадигма DDD стала гораздо важнее, когда ИИ пишет код за вас
Что бы вы ни думали о программировании с привлечением ИИ, сейчас подходы к созданию ПО меняются. Все задумываются: «Что останется важным»? Сколько людей — столько мнений, но выскажу моё: большинство идей из области предметно‑ориентированного проектирования (DDD) сейчас важны как никогда, поскольку парадигма DDD никогда не ограничивалась кодом как таковым.
Как я несколько часов гуглил, чтобы потом за 15 минут запустить локальный DeepSeek для Python и SQL
Робот может написать симфонию?Полгода назад мне понадобился личный AI помощник (знаю...звучит слишком пафосно и мне самому это словосочетание не нравится) для работы на своем ноутбуке на Windows.
Малые языковые модели: где пригодятся SLM и что учесть в работе с ними
Сегодня малые языковые модели (SLM) все чаще оказываются в центре внимания: на первый взгляд, они почти не уступают LLM, при том, что ресурсов тратят намного меньше.Но тут, как всегда, есть нюанс (и не один): обсуждаем, так ли хороши SLM, где они действительно могут быть полезны, а где пока буксуют. А еще разбираемся, почему — на наш взгляд — серьезных конкурентов для LLM из них пока не выйдет.
Оценка AI‑агентов: 7 ошибок, из‑за которых тесты врут
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье расскажу про семь ошибок в оценке AI‑агентов — тех самых, из‑за которых прогон тестов светится зелёным, а о деградации команда узнаёт от поддержки.У команды есть
LLM предлагает, код исполняет: как разделить reasoning и side effects в production‑пайплайне
Привет! Я Андрей Непряхин — директор департамента разработки в AGIMA.
Архитектура цифрового выражения субъектности
И где же провести эту черту?Привет, Хабр!
