Интеграция SAP с ИИ: пишем умный редактор промптов для инвентаризации на ABAP
Привет, Хабр! Меня зовут Виктория Мохирева, я консультант SAP MM. Сегодня расскажу о том, как мы с командой решили колоссальную задачу инвентаризации — пересортицу товаров — с помощью интеграции SAP с большой языковой моделью (ИИ).
Как мы отслеживаем производительность веб-сервисов, или Дело «Скорости»
Салют, Хабр!Я Паша, вхожу в группу обеспечения производительности интерфейсов. Эту статью мы написали с Сергеем @TrueNort
Materialized views и проекции в ClickHouse: когда что использовать и как не наступить на грабли
ClickHouse быстрый. Настолько быстрый, что первые полгода можно жить без оптимизаций вообще — агрегации по миллиарду строк отрабатывают за секунды. Потом данных становится больше, запросов тоже, дашборд начинает подтормаживать, и вы задумываетесь: «а можно ли считать агрегаты заранее?»Можно. В ClickHouse для этого есть два механизма: materialized views и проекции (projections). Оба пересчитывают данные на этапе вставки. Оба ускоряют чтение. Но работают по-разному.Materialized Views: отдельная таблица с агрегатами
BI-конструктор Битрикс24: как настроить кастомный отчет
Привет, Хабр! Меня зовут Денис, я Lead-инженер Битрикс24 в IT-компании Webest. Занимаюсь внедрением и автоматизацией бизнес-процессов: от CRM и смарт-процессов до отчетов и аналитики.Если вы уже используете Битрикс24, но вручную анализируете сделки через фильтры и стандартные отчеты, то теряете скорость и масштаб аналитики. В статье рассказываю, как встроенный BI-конструктор помогает собирать кастомные метрики без подключения внешних BI-платформ.Материал рассчитан на читателей, знакомых с Битрикс24 и базовыми принципами BI-аналитики.BI‑аналитика в Битрикс24
Разработчик потратил $600 на Claude Code и не смог создать базу данных из 2 млн строк
Вице-президент по разработке в компании Zilliz Джеймс Луан рассказал, как он потратил деньги, отложенные на подарок жене, на Claude Code, чтобы создать базу данных из 2 млн строк, и его затея провалилась. Он призвал усвоить этот урок.
RAG vs Fine-tuning: когда что выбирать — опыт 30+ проектов
RAG vs Fine-tuningПредставьте: клиент хочет «умного бота для базы знаний». Первый вопрос, который я задаю: «Данные часто меняются?»От ответа зависит архитектура. И бюджет. И сроки. И головная боль на следующие полгода.
SQL за одну статью: от «SELECT *» до оконных функций и сложных JOIN-ов
1. Введение: Почему SQL всё еще «база»?Кажется, что в ИТ всё меняется каждые пару лет. Фреймворки рождаются и умирают, архитектурные подходы сменяют друг друга, но SQL стабильно остается на месте. Он спокойно пережил хайп вокруг NoSQL, эпоху Big Data и повсеместное внедрение нейросетей.Почему так происходит? Потому что SQL давно перестал быть просто «языком запросов реляционных баз». Сегодня это универсальный стандарт общения с данными. Неважно, что именно стоит у вас на проекте: классический PostgreSQL, аналитический ClickHouse или распределенная система — скорее всего, вы будете общаться с ней через диалект SQL.
