Воякс — аналитик ИИ-автоматизации
Woyax AI Process Auditor — ИИ-агент для автоматического аудита бизнес-процессов. Бот проводит серию интервью с сотрудниками компании через мессенджер, выявляет рутину и узкие места, извлекает структурированные инсайты и формирует отчёт с рекомендациями по ИИ-автоматизации. No-code AI-агент на базе n8n, RAG, Qdrant и нескольких LLM-провайдеров — построенный на одном VPS в Docker Compose.
RAG на PHP + Qdrant: быстрый MVP для внутренней базы знаний
В этой статье покажу, как мы собрали RAG-систему на PHP и Qdrant: выбрали векторную базу и LLM, настроили гибридный поиск и реализовали чат-бота на Symfony с использованием PHP фреймворка Neuron AI.К нам обратился клиент с задачей: сделать чат-бота для поиска информации по внутренней базе знаний (статьи, документация, корпоративные тексты). Главное требование - быстро собрать MVP, чтобы проверить гипотезу и принять решение о дальнейшем развитии системы. Первую версию запустили, получаем хорошие отзывы от пользователей, поэтому решил поделиться и, возможно, получить полезную обратную связь от сообщества.Стек и компоненты
AI Onboarding Buddy. Как собрать ИИ-агента для адаптации новых сотрудников в компании
Всем привет! Продолжаю делиться кейсами, где действительно ИИ экономит время, ресурсы, а значит деньги бизнеса. Сегодня в статье разберу ещё один кейс внедрения ИИ-агента в бизнес-процессы, речь пойдёт про онбординг новых сотрудников. Если среди вас есть HR, не стесняйтесь, делитесь, а как у вас проходит адаптация новых сотрудников, какие механики используете?В статье будем разбирать ИИ-агента для IT-компании, в целом он применим для всего сектора бизнеса. Просто будут отличаться те или иные документы, знания агента.
Нейропоисковик на 17 миллионов картинок: OpenCLIP, Qdrant и ZeroTier вместо облаков
Как я собрал семантический поиск по 17 миллионам картинок, не разорившись на AWSЗачем это всёЯ занимаюсь визуальными искусствами и фронтендом более 10 лет. Для креативной работы мне постоянно нужны референсы, причём основанные на ощущении, визуальном стиле, том, что на английском (да и у нас зачастую) называют vibe.Был замечательный проект same.energy, который решал именно эту задачу. Когда он перестал работать, я почувствовал себя без рук. И, как инженер, решил не ждать, а собрать свой инструмент.Задача звучала амбициозно: проиндексировать датасет на
Выбираем векторную БД для AI-агентов и RAG: большой обзор баз данных и поиск смысла
В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, pgvector, Redis, pgvectorscale, LanceDB, ClickHouse, Vespa, Marqo, ElasticSearch.Если вы запутались в разнообразии векторных баз данных или хочется верхнеуровнево понимать как они устроены, чем отличаются и для чего вообще нужны, то эта статья будет очень полезна. Мы пошагово соберем все ожидания от векторных БД, посмотрим бенчмарки, а затем попробуем собрать все воедино.
RAG и векторные БД: НЕ Сизифов LLM на Java и Spring Ai
Привет! Меня зовут Бромбин Андрей, и сегодня я разберу на практике, что такое RAG-системы и как они помогают улучшать поиск. Покажу, как использовать Spring AI, векторные базы данных и LLM. Ты получишь теорию и пример реализации на Java и Spring Boot — от идеи до работающего сервиса. Без сложных формул — только чёткие объяснения и код.
Всё про Qdrant. Обзор векторной базы данных
Представьте, что вы создаёте умный поиск, который понимает не просто слова, а смысл текста. Или рекомендательную систему, способную угадывать желания пользователя на основе его действий и предпочтений. Для таких задач недостаточно обычных баз данных — нужны инструменты, способные оперировать векторами — числовыми представлениями смысла, визуальных образов или поведения. Здесь и появляется Qdrant.Qdrant — это движок для поиска похожих векторов, который предоставляет готовый к промышленному использованию сервис с удобным API для хранения, поиска и управления векторами, обогащёнными метаданными.
