Архитектурный паттерн «LangGraph, гибридный RAG + Сигнатурный движок»: универсальный граф для потоковых данных
В чем проблема?При обработке больших потоков неструктурированного текста разработчики обычно выбирают один из двух путей:Первый — использовать детерминированные методы. Регулярки, сигнатуры, и подобные инструменты работают быстро. Вот только никак не поймают новые, ранее не описанные паттерны. Путь второй — скармливать сырые данные в ЛЛМ напрямую. В реальности этот подход быстро умирает. Отправлять огромные объемы нефильтрованного текста в языковые модели слишком дорого и медленно.
Pipeline в машинном обучении: как создавать сложные модели без боли и утечек данных
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги. И сегодня мы поговорим об использовании Pipeline для задач машинного обучения. Давайте представим, что вы решили построить дом. Можно нанять отдельных рабочих для фундамента, стен, крыши и коммуникаций, а затем попытаться координировать их работу самостоятельно. А можно нанять генерального подрядчика, который возьмет на себя все этапы, гарантирует качество на каждом шаге и сдаст готовый дом «под ключ».
Pipeline vs автономные ИИ-агенты: почему в продукте побеждает управляемая сложность, а не быстрое получение ответа
Привет, Хабр! С вами снова продуктовая команда
Из backlog в ТЗ: как мы с помощью AI превращаем клиентские запросы в исполнимые постановки на доработку системы
Мы в «Первой Форме» развиваем BPM-систему на базе low-code для автоматизации бизнес-процессов: документооборота, CRM, HR, PM и Service Desk. Мы работаем с B2B-клиентами, у которых платформа живет внутри реальных процессов компании: согласований, заявок, договоров, кадровых маршрутов, сервисных сценариев и внутренних регламентов. В такой модели у нас постоянно появляется поток запросов на доработку системы.
Новый LAMP, или почему ваш Agent Pipeline — это Apache в 2006 году
Помните LAMP? Linux, Apache, MySQL, PHP. 2006 год. Резюме сисадмина без LAMP не рассматривали. Курсы, сертификаты, форумы. Все учили стек. Мало кто спрашивал: а задачу-то как решать? Стек и есть решение. Поставил LAMP, залил WordPress, работает. Следующий.Откройте Хабр в 2026. “Собираем RAG на PHP за вечер.” “Оркестрация LLM через Redis.” “Agentic RAG Challenge.” “Multi-agent pipeline с LangChain.” На Coursera уже есть курс “Applied Agentic AI Pipelines”. Gartner фиксирует рост запросов по мультиагентным системам на 1445%.LangChain, RAG, VectorDB, Tool Calling. Новый LAMP.Все учат стек. Мало кто спрашивает: а задачу-то как решать?
Как собрать систему захвата ниши: семантика, архитектура сайта, LLM-пайплайн и подготовка к AI-поиску
LLM не превращает бардак в систему. Он просто масштабирует его быстрее.SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз.
