Большие языковые модели как инструмент для анализа технической документации и решения ИТ-инцидентов
Любой инженер, сталкивавшийся с инцидентами в ИТ-системах, знает: решение часто есть в документации. Проблема в том, что найти его — как искать иголку в стоге сена. Документация объёмная, разрозненная, специфичная и написана далеко не всегда для людей. Время идёт, SLA поджимает.Но что если бы у нас был помощник, который мгновенно читал бы всю документацию, понимал бы контекст сбоя и предлагал конкретные рекомендации? Сегодня это возможно — благодаря большим языковым моделям (LLM), таким как GPT-4, Claude, Gemini и другим.
LLM изменят структуру документации и потребление контента в интернете
Андрей Карпати, бывший сотрудник OpenAI, размышляет о будущем, в котором LLM станут основным интерфейсом для контента.В посте на X
Настройка PostgreSQL для LLM
Итак, в этой статье я расскажу, как эффективно настроить PostgreSQL, чтобы вам было проще работать с большими языковыми моделями.Пока звучит странно, не правда ли? Что я имею в виду? Я имею в виду повышение эффективности создания любых SQL-запросов в базу данных с использованием LLM (ChatGPT, DeepSeek, Llama и других).Метод, о котором пойдет речь, до безобразия прост и от этого гениален. После прочтения этой статьи вы сможете самостоятельно или в рамках вашей компании увеличить скорость формирования SQL-запросов в 50 раз!
Как писать документацию, которую полюбят: 15 must-read книг (и не только) для технического писателя
Техническая документация
Унификация терминологии в документации: ключ к точности и удобству для пользователей
Давайте обсудим, почему унификация терминологии — это не просто формальность, а важнейший инструмент для улучшения восприятия контента. Мы рассмотрим, как единообразие терминов влияет на восприятие и понимание информации, а также какие современные инструменты и практики помогают создать четкую и согласованную понятийную систему.
