Как мы научили LLMCOD собирать базу знаний не только из HTML, но и из SPA и открытых API
Обычно задача «создать базу знаний из сайта» звучит просто: взять HTML, извлечь текст, разбить его на фрагменты, построить embeddings и отправить всё в RAG.На современных сайтах этот подход всё чаще перестаёт работать.Главная причина — сайт может практически не содержать данных в исходном HTML. Пользователь открывает страницу, браузер загружает JavaScript, JavaScript обращается к API, а уже API возвращает услуги, товары, объекты, статьи, цены и другие данные.Именно с такой проблемой мы столкнулись при разработке новой возможности в LLMCOD.
Почему юридический AI‑сервис нельзя строить как обычный чат: проектируем case‑first SaaS на Go
Несколько месяцев назад мне понадобилось заключить договор с водоканалом. Казалось бы, обычная бюрократическая задача: отправил документы, дождался ответа, подписал договор. На практике всё оказалось значительно веселее — ответа долго не было, сроки шли, а что делать дальше, было не совсем понятно.Юриста у меня не было, зато был AI. Я загрузил документы, описал ситуацию и начал разбираться, какие вообще есть варианты дальнейших действий. В итоге с помощью AI подготовил несколько обращений и жалоб, после чего ситуация сдвинулась с места и договор со мной всё‑таки заключили.
Зачем нужны векторные БД в эпоху LLM
Не открою секрет, если скажу, что обычный поиск по ключевым словам уже не особо помогает. Чтобы нейросети могли отвечать точно, опираясь на ваши корпоративные базы знаний, им нужно «понимать» смысл текста. А это уже сложнее, чем просто искать точные совпадения букв.
Как я делаю ИИ‑память из переписки в Telegram: десятки тысяч сообщений, тысячи фактов, сотни людей
Ночью, около двух по московскому времени, сервер просыпается и запускает конвейер. Сначала сервис идёт в Telegram и скачивает новые сообщения из чатов, которые пользователь отметил галочками. Через час стартует второй воркер и превращает эти сообщения в память: режет на куски, гоняет через DeepSeek, раскладывает по таблицам, выгружает в markdown‑файлы. К утру у человека появляются дополнительная информация в сервисе второй памяти.
Бэкап, из которого ни разу не восстанавливались — это не бэкап
Привет, Хабр! У резервного копирования есть свойство, которое отличает его от почти всего остального в инфраструктуре. Проверить, работает ли оно, можно ровно одним способом — восстановиться. Всё остальное проверяет что‑то другое.Ситуация тем неприятнее, что узнаёте вы об этом в единственный день, когда копия понадобилась. Поэтому в статье рассмотрим пять мест, где схема резервного копирования разваливается. Ноль в конце формулыНачну с главного, потому что остальные пять — его частные случаи.Правило 3-2-1 знают все:
