rag.
Наш ИИ-агент не закрыл ни одной боевой задачи. И это лучшее, что с ним случилось
Наши аналитики почти перестали писать SQL руками и ходить к разработчикам с вопросом «а как работает эта фича». Сделал это инструмент, который мы строили для другого: он должен был сам закрывать задачи разработки. С исходной целью он провалился, и провалился интересно. Расскажу, где именно.Почему вообще взялись
Astra Studio: enterprise веб-приложение для взаимодействия с ИИ с нуля
Часть 1: Архитектура и философия проектаПолностью локальная система с агентной архитектурой, продвинутым RAG, MCP и мультимодальными возможностямиРепозиторий проекта: https://github.com/NeKonnnn/Astra-StudioAstra Studio
Не всё надо решать LLM. Где в продакшене побеждают бустинги, эмбеддинги и правила
Привет! На связи Катерина Лапаева, руководитель агентства в сфере AI – GIGASCHOOL. В мае наша команда проектировала AI-трек на одной из самых масштабных конференций для разработчиков на Урале – UWDC 2026, где мы запустили дискуссию. Обсудили, когда нужны большие языковые модели, а когда задачу проще, дешевле и надёжнее решить другими технологиями.
LLM-wiki против RAG: Оцениваем и сравниваем
Про LLM-wiki здесь уже было несколько хороших статей (1, 2 и 3), поэтому подробно останавливаться на идее Andrej Karpathy не буду. В двух словах: вместо RAG-ретривера - wiki-агент, вместо чанков из сырых документов - связанные концепт-страницы, вместо обновления - перекомпиляция и поиск «битых» ссылок.
120 выдуманных ссылок против 8: что агентный поиск делает с галлюцинациями LLM на строительных нормах
Один контрольный эксперимент — и один красивый ложный вывод, который мы чуть не опубликовалиTL;DRШесть систем × 100 вопросов по строительным нормам, отобранных из ~6 000 реальных запросов пользователей; 3000 оценок от пяти LLM-судей — вслепую, по единой рубрике, с проверкой ссылок по корпусу нормативов.Контрольный эксперимент: один и тот же генератор (DeepSeek V4-Pro) с агентным поисковым контуром и без. С контуром — достоверность ссылок 4,25 из 5 и 8 пометок «выдуманная ссылка»; соло — 2,60 и 120 пометок.Лучший генералист (GPT-5.5) обходит систему только по полноте ответа. Обе «доказательные» оси проигрывает.
