.NET.
Интеграция ИИ уровня предприятия: встраивание LLM в бизнес-процессы крупных компаний — redb.Route.Llm 3.1.1
redb.route llmСерия: redb ecosystem (часть 2 к LLM-анонсу) В предыдущей статье я анонсировал redb.Route.Llm как 24-й транспорт redb.Route
redb.Route 3.1.0 — LLM как ещё один транспорт: .To(«llm:–claude») и .AsLlmTool()
redb.route llm AIСерия: redb ecosystem (анонс, разбор позже)В 3.1.0 у redb.Route вышло два новых транспорта: redb.Route.Llm (24-й) и redb.Route.Exec (25-й). LLM теперь — обычный endpoint наравне с Kafka, RabbitMQ и HTTP: вызов модели — это шаг .To("llm://claude")
Как мы превращаем звонок риэлтора в карточку лида за 15 секунд: ИИ-автолид изнутри
Риэлтор за рулём. Звонит собственник трёшки на Соколе: «Видел ваше объявление, хочу обсудить продажу». Двадцать минут живого разговора — район, перепланировка, срочность, вилка по цене. Разговор кончается, риэлтор едет на показ, к вечеру у него ещё пять звонков. Утром он помнит, что «был кто-то по трёшке», но не помнит ни имени, ни цены, ни телефона. Лид потерян не потому, что плохо отработали, а потому, что между звонком и CRM стоит человек с памятью и руками, которые в этот момент держат руль.Мы сделали так, чтобы между звонком и карточкой лида не стояло ничего, кроме кода. Это инженерный разбор того, как у нас в
Встраиваемая векторная БД для RAG на .NET 8: когда внешние сервисы избыточны
О чём речьЕсли вы делаете RAG (Retrieval-Augmented Generation) на .NET, то рано или поздно упираетесь в вопрос: куда складывать эмбеддинги и как быстро искать по ним.Существующие варианты делятся на два лагеря.Внешние сервисы (Pinecone, Qdrant, Weaviate) — хороши, но требуют отдельной инфраструктуры. Сеть, авторизация, сериализация, мониторинг. Каждый запрос — это миллисекунды на HTTP. Плюс вы привязываетесь к конкретному облачному провайдеру или контейнеру.Существующие .NET-решения — часто либо заброшены, либо имеют проблемы с производительностью (избыточные аллокации, медленный ANN, отсутствие гибридного поиска).
Распознавание лиц с потока камеры в .NET MAUI
Как использовать элемент SkiaCamera для AI/ML локально и с APIВ этой статьеСегодняшние приложения для мобильных и настольных устройств умеют распознавать на изображениях почти что угодно, - от QR-кодов до количества калорий в еде на на фото. На платформах, которые поддерживает
Как мы добавили ИИ-ассистента в рабочий чат и что из этого вышло
У нас небольшая IT-компания — SaaS-продукт, 5 разработчиков, 4 менеджера, CEO. Обычный стек: PHP + Vue, MySQL, GitHub, Telegram для коммуникации. Ничего революционного.Мы занимаемся автоматизацией бизнес-процессов. Но в какой-то момент поймали себя на мысли: мы автоматизируем чужие рабочие процессы, а свои — нет. Внутри компании всё держится на CEO, который вручную отвечает на вопросы, формулирует задачи и следит за клиентами.Тогда мы решили: сначала автоматизируем себя. Полностью, под ключ. Только пройдя этот путь самостоятельно, мы поймём, как правильно автоматизировать других.
NSFW фильтр на основе большой языковой модели
В современном мире генерация изображений с помощью нейросетей стала возможна не только большим компаниям с суперкомпьютерами, но и рядовым пользователям с простым геймерским железом.И возможно, кому-то захотелось не только самому пользоваться этими нейросетями, но и дать доступ к ним большому кругу людей, что может быть сопряженно с некоторыми трудностями.Постановка проблемы
Нативный код в .NET-библиотеке и как его готовить
Дорогие гости, прошу, присаживайтесь. Сегодня в меню: DllImport по-домашнему, рагу из C# и C++, запечёные в NuGet-пакете x64 и ARM. Также будет предложена закуска в виде истории о безумствах ИИ. Bon appetit!
