Как я собрал телеграм-бота через RAG-подход и сэкономил полжизни на переписках
В айти я уже давно, и в какой-то момент проектов стало сильно больше, чем я могу вывезти. Отказаться даже от одного из них — не вариант, деньги нужны катастрофически. Но после того как рабочий день снова закончился к 2-3 ночи, я начал думать, как освободить себе хотя пару часов на поспать и пожить. Сначала завел таск-трекер, потом вставал пораньше, но кардинально ничего не поменялось.
Собрал ИИ-бота для переписок в телеграме, чтобы взять ещё один (стопятьсотый) проект
В айти я уже давно, и в какой-то момент проектов стало сильно больше, чем я могу вывезти. Отказаться даже от одного из них — не вариант, деньги нужны катастрофически. Но после того как рабочий день снова закончился к 2–3 ночи, я начал думать, как освободить себе хотя пару часов на поспать и пожить. Сначала завел таск-трекер, потом вставал пораньше, но кардинально ничего не поменялось.
Собрал telegram-бота на Gemma 3, чтобы он отвечал на сообщения вместо меня
В айти я уже давно, и в какой-то момент проектов стало сильно больше, чем я могу вывезти. Отказаться даже от одного из них — не вариант, деньги нужны катастрофически. Но после того как рабочий день снова закончился к 2–3 ночи, я начал думать, как освободить себе хотя пару часов на поспать и пожить. Сначала завел таск-трекер, потом вставал пораньше, но кардинально ничего не поменялось.
ИИ на подъёме: восхождение к пику ожиданий и первые уроки в реальном бизнесе
Где мы все? Судя по классическому циклу зрелости, Large Language Models (LLM) уверенно маршируют к вершине «Пика завышенных ожиданий». Энтузиазм бьёт ключом: каждый день – новые анонсы и инвестиции. Как руководитель отдела инновационных проектов в «Первой грузовой компании», я вижу этот ажиотаж и сам погружен в изучение потенциала LLM для нашей отрасли. Иллюзия всесильности ИИ сейчас сильна как никогда. Мы сейчас явно находимся на пике завышенных ожиданий.
Поколение ChatGPT идет в офисы. Готовы ли вы к революции в корпоративной связи?
Сколько времени вы вчера потратили на поиск нужного письма? А на то, чтобы вспомнить, о чем договорились на прошлой неделе с заказчиком? Если больше часа — добро пожаловать в клуб.
Proton запустила ИИ‑ассистента Lumo, ориентированного на конфиденциальность
Компания Proton запустила чат‑бота Lumo на основе искусственного интеллекта, функционал которого заточен на заботу о конфиденциальности данных пользователей.
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.
Как научить нейросеть работать руками: создание полноценного ИИ-агента с MCP и LangGraph за час
Друзья, приветствую! Надеюсь, успели соскучиться.Последние пару месяцев я с головой ушёл в исследование интеграции ИИ-агентов в собственные Python-проекты. В процессе накопилось немало практических знаний и наблюдений, которыми просто грех не поделиться. Поэтому сегодня я возвращаюсь на Хабр — с новой темой, свежим взглядом и с намерением писать чаще.На повестке дня — LangGraph и MCP: инструменты, с помощью которых можно создавать действительно полезных ИИ-агентов.
Самый обобщённый живучий алгоритм
Простая архитектура для осознанных интеллектуальных решенийВведение
