rag.
От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source моделях (часть 1)
Привет, Хабр! Меня зовут Константинов Александр
Графы знаний в юридическом домене: эксперимент с LightRAG
интерактивная визуализация графа знаний в WebUI LightRAG
Pollux: LLM-as-a-judge для русского
Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания кода, поддержки диалогов и планирования маршрутов. Тем не менее, до сих пор не сложилось универсального подхода для валидации LLM перед их внедрением в цифровые продукты.
Как мы за 54 дня собрали ИИ-хаб в мессенджере MAX. Часть 1 — обзор цикла
TL;DR54 дня назад у нас была идея — единый чат‑бот, через который можно работать с разными моделями ИИ. Сегодня в проде: бот в мессенджере MAX, 5903 пользователя, ~300 DAU, премиум‑подписка через ЮКассу с автоплатежами, 10+ моделей ИИ под одним интерфейсом, 6 модальностей ввода. Платежи запустили 5 мая 2026.Команда: нас двое плюс AI‑ассистент в роли парного программиста. IT‑ бэкграунд есть, но в коммерческой разработке мы не работали. С n8n до этого знакомились на уровне «10 нод поковырять». Сейчас в проекте около 20 связанных воркфлоу, в одном только Main — 271 нода.Это первая статья из цикла.
Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования
Недавно прочитала исследование про flaky тесты, и оно оказалось интереснее, чем я ожидала. Вопрос у авторов был довольно простой. Можно ли показать модели только код теста и попросить определить, flaky он или нет?
Когда Кнут признаёт, что Claude решил его задачу за час — пора менять инфраструктуру
«Я с удивлением узнал, что открытая задача, над которой я работал несколько недель, только что была решена Claude Opus 4.6… Похоже, мне придётся пересмотреть своё мнение о генеративном AI» — Дональд Кнут, февраль 2026TL;DR
Внедрение ИИ‑агента в бизнес‑процесс за один день: от развертывания до прототипа
Меня зовут Андрей Коптелов, я долгие годы работаю с бизнес‑процессами и корпоративной архитектурой, теперь волею судеб мне приходится погружаться в тему искусственного интеллекта. По мере возможностей пытаюсь делиться своим скромным опытом в этой теме.Представьте: вам поручили «внедрить искусственный интеллект (ИИ)», но без бюджета, и с требованием сохранить данные внутри периметра организации. Результат нужен вчера. Ваши подчиненные не умеют программировать, и используют большие языковые модели только в режиме чата.Результат
