llm.
Как ИИ изменит разработку программного обеспечения: суровые истины от Addy Osmani (глава Chrome Developer Experience)
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод —
Часть 1. Обзор подходов RAG
Предисловие от переводчикаСпециалисты по RAG и LLM вряд ли найдут что-то новое в этой статье — она больше предназначена для моих коллег, ИТ-переводчиков, которые только погружаются в терминологию языковых моделей. Само содержание статьи (точнее цикла статей) — адаптированный перевод с arxiv.org статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
На сколько Ollama готова для Production?
Некоторое время назад я был в восторге от Ollama: простое скачивание моделей одной консольной командой, наличие SDK для NodeJS и Python, OpenAI-подобное API. Однако, так как отрасль рынка активно развивается, инструмент с каждым днем становится менее конкурентноспособнымПроблемы OllamaПункты ниже заставят вас задуматься рассмотреть другой инструмент запуска GGUF, например: LMStudio, LocalAI, KoboldCPP, vLLM или llama-server
Microsoft Research разработала новый способ включения знаний в LLM
Microsoft Research разработала более эффективный способ включения внешних знаний в языковые модели. Новая система, называемая Knowledge Base-Augmented Language Models (KBLaM), использует подход plug-and-play, который не требует изменения существующих моделей.
Как я победил в RAG Challenge: от нуля до SoTA за один конкурс
Автор - DarkBonesПредисловиеВ этом посте я расскажу про подход, благодаря которому я занял первое место в обеих призовых номинациях и в общем SotA рейтинге.Памятка по RAGRAG - это инструмент, расширяющий возможности LLM через “подключение” к ней базы знаний любого размера.Путь разработки базовой RAG системы состоит из этапов:
Cohere Command — революция, которую мы пропустили
Исходный код, разобранный в данной статье, опубликован в этом репозиторииДлительный промежуток времени я искал модель, специально заточенную под вызов инструментов для внешних интегираций. Критерием поиска являлось минамальное колличество галлюцинаций при использовании железа с потребительского рынка
Парсинг с помощью LLM: зачем, как и сколько стоит?
Во всю идет 2025 год, и нейросети перестают быть чем-то фантастическим. Они уже повсюду в нашей жизни: от умных колонок в квартирах до сложнейших систем, управляющих логистикой и финансами. Вместе с ними стремительно меняется подход к работе с данными. В этой статье мы поговорим о том, как современные LLM помогают автоматизировать сбор данных с веб-сайтов и сводят к минимуму рутинную настройку и "подкручивание" парсеров.
Почему TeqFW использует только ES-модули?
Ни у кого не получится показать другому то, что тот не хочет или не может увидеть. Объяснять и показывать нужно только тем, кто а) может понять, б) хочет понять. В этой публикации я демонстрирую пару своих документов для LLM, которые предписывают "силиконовым", какими правилами им следует руководствоваться при создании кода для моей платформы. "Силиконовым" можно впаривать любую дичь - они всеядные (могут понять) и покладистые (согласны понять). За это мы их и любим!
