.NET.
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!
Как писать изолированные интеграционные тесты с Testcontainers
Есть две основные категории тестов: модульные (или юнит-тесты) и интеграционные. Модульные тесты — маленькие, быстрые и изолированные. Они проверяют одну единицу кода, обычно функцию или метод, отдельно от остальной системы. Интеграционные тесты, наоборот, проверяют, как разные части системы работают вместе. Обычно они крупнее и могут выполняться медленнее, чем модульные. Поскольку интеграционные тесты охватывают больше сценариев, для них требуется более сложная подготовка окружения, и это препятствие приходится преодолевать.
Пошаговый план внедрения AI-агента: от идеи до ROI за 3 месяца
Финал серии. Время собрать всё вместе.За пять статей мы разобрали: — Почему 95% пилотов не дают результата — Почему инструкция для AI в 20 раз больше инструкции для человека — Как распределить ответственность за ошибки — Как построить отказоустойчивую архитектуру — Как передать агенту неявные знанияТеперь — практический план. От «хотим автоматизировать» до работающего агента с измеримым ROI.Фреймворк: 3 фазы, 12 недель
Как научить AI-агента работать «как у нас принято»: RAG для передачи знаний
Новый сотрудник приходит в компанию. Первый месяц смотрит, как работают другие. Задаёт вопросы. Впитывает неписаные правила.«К Петрову лучше не ходить в пятницу после обеда». «Если клиент из Газпрома — сначала согласуй с Мариной». «Этот шаблон договора устарел, бери новый из папки на диске».Через месяц-два новичок работает «как принято». Без инструкций — просто потому что видел, как это делают другие.AI-агент так не умеет. Всё, что сотрудники «знают на автомате», для него не существует. Пока не будет явно описано и загружено в систему.Проблема tacit knowledge
Что делать, когда AI-агент «упал»: архитектура отказоустойчивости
Понедельник, 9 утра. Начало рабочей недели.API OpenAI лёг. Или лимиты закончились. Или интернет в офисе пропал.Что делает AI-агент? Ничего. А процесс, который он обслуживал, встаёт. Заявки копятся, договоры не согласовываются, клиенты ждут.И хуже всего — люди не знают, что агент не работает. Думают, что всё идёт по плану.Реальные сценарии сбоевЗа год работы с AI-агентами в проде я собрал коллекцию того, что ломается.Сбои провайдера LLM. OpenAI: 2-3 крупных сбоя в год плюс периодические замедления. Anthropic: реже, но бывает. GigaChat: стабильнее, но тоже не без проблем.Сетевые проблемы.
