Как дать ИИ-агенту работать с данными и не потерять контроль: безопасный data-join через MCP, вместо создания DataLake
Это продолжение новых безопасных паттернов по работе с MCP, которые я для себя придумал, которые я описал в статье:Как дать ИИ-агенту доступ к проду и не поседеть: безопасный production-дебаг через MCPВсем привет! Хотел поделится интересным паттерном взаимодействия, который удалось выстроить и он дов...habr.comИнтересно будет услышать ваше мнение.
ContentCombine: как я сделал мультинишевый контент-комбайн и запустил ежедневный SEO-дайджест
Визуализация комбайна
Тихая-тихая мировая революция. Мы сделали модель распознавания для любых задач компьютерного зрения – и выше уровня SOTA
Мы не приверженцы теории марксизма-ленинизма (у нас своя теория), но иначе нашу разработку не назовешь. Вы можете к ней (к революции) присоединиться – просто начав пользоваться нашей моделью.
Как создать ИИ‑ассистента на кодовой базе компании: опыт команды музыкального сервиса Звук
Привет! Хочу рассказать про AI‑трек, который проектировала наша команда на UWDC 2026, масштабной конференции разработчиков на Урале.
Зачем GenAI-ассистенту platform logic: как управлять источниками, evidence и ответами
GenAI-ассистент может довольно быстро начать отвечать "по теме": находить релевантные фрагменты, собирать уверенный текст и создавать ощущение, что система уже работает.Если подключить LLM к корпоративным документам через RAG, подобрать параметры поиска, немного почистить контекст и добавить хороший prompt, первые результаты часто выглядят обнадеживающе. Пользователи начинают пробовать систему, появляются первые метрики использования, а сама идея быстро кажется готовой к расширению.Но для продуктового контура этого недостаточно.
Data Mesh: что это и почему концепция не подходит большинству компаний в России
Объем и разнообразие корпоративных данных значительно возрастает с каждым годом. Вместе с этим появляются новые требования к их хранению, обработке и использованию.Развиваются различные подходы к архитектуре и управлению данными:Data Warehouse (DWH) для централизованной аналитики Data Lake для хранения больших объемов разнородной информации Data Lakehouse как объединение преимущества обоих подходов Data Fabric для интеграции распределенных источников данных Data Mesh — концепция, предлагающая передать ответственность за данные непосредственно бизнес-доменам
Обзор GPU-облаков в России для обычного пользователя в 2026
Сейчас я учусь на 2 курсе магистратуры МИФИ по ML ( это моё второе высшее образование, по 1 специальности я психолог и TechHR с опытом 17+ лет), и пишу диплом о GENAI аватарах, в рамках диплома я создала прототип коммуникативной системы для HR и кандидатов на основе GENAI аватаров и LLM (подготовка для кандидатов к интервью, первичная оценка кандидатов + доп.сервисы - аналитика по ML-вакансиям в Real-Time). Мой диплом - это полноценный прототип системы с бэкэндом и UI.
Когда компании пора строить свой LLM-кластер, а не пользоваться внешними API
На раннем этапе внедрения LLM в компании выглядят как быстрый выигрыш: подключается внешний API (например, ChatGPT), ускоряется работа с текстами, автоматизируются ответы, появляются первые сценарии аналитики и агентных пайплайнов через Make или n8n.До определённого масштаба этого достаточно.По мере роста компании LLM перестаёт быть вспомогательным инструментом и становится частью операционных процессов. В системе появляются чувствительные данные, требования к контролю доступа, необходимость стабильной работы, интеграции во внутренние сервисы и вопросы экономики при больших объёмах запросов.
Превращаем бухгалтера группы компаний в data-инженера
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу книги. Сбор первичных документов из 1С, SAP и ERP из разных юридических лиц традиционно является серьезной головной болью бухгалтерии. В этой статье мы поговорим о том, как с помощью low-code платформ можно автоматизировать данный процесс и сформируем гайд по построению подобного пайплайна. Две реальности одной отчетности
