rag. - страница 49

rag.

Я собрал «команду мечты» из AI-агентов, чтобы заменить продакт-менеджера и консультанта. И знаете что? Это работает

AI Продакт менеджер устраивается на работу

продолжить чтение

Анатомия памяти LLM: Почему будущее не за промптами, а за Инженерией Контекста

При работе с API больших языковых моделей я привык к определенной предсказуемости. Для моих исследовательских задач, экспериментов с кодом и повседневной рутины дневные расходы на API обычно колеблются в предсказуемом и комфортном диапазоне 3-4 евро. Это стало своего рода фоновым шумом, константой, на которую я перестал обращать внимание.Но в конце июля я увидел в биллинге Google API картину, которая заставила меня остановиться и задуматься. Вместо привычной цифры там красовалась аномалия — €51.

продолжить чтение

Retrieval-Augmented Generation (RAG): глубокий технический обзор

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

продолжить чтение

LLM как помощник тестировщика: от экспериментов к ИИ агенту

Всем привет! На связи Арслан, тимлид команды тестирования компании «Совкомбанк Технологии». В этой статье я поделюсь опытом успешного внедрения методов искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) в тестирование программного обеспечения. Объясню причины разработки собственных внутренних решений на основе искусственного интеллекта, какие трудности возникли на этом пути, как используем техники промпт-инжиниринга для повышения качества тест-кейсов и каких результатов смогли достичь.

продолжить чтение

Как трансформироваться в AI-Friendly компанию

Как трансформироваться базово в AI-Friendly компанию: опыт внедрения единой AI-инфраструктуры и реальные кейсыВведение: почему AI-трансформация — это не мода, а конкурентное преимуществоВ последние годы бизнес всё чаще сталкивается с вызовом: искусственный интеллект перестал быть “технологией будущего” — теперь это рабочий инструмент для роста, автоматизации и удержания позиций на рынке. Однако во многих компаниях AI внедряется точечно и хаотично: разные команды пилят своих агентов, чат-ботов и интеграции, зачастую не зная о работе друг друга.

продолжить чтение

Векторный кэш: делаем умные ответы еще быстрее

Введение

продолжить чтение

DRAGON: динамический бенчмарк для оценки RAG-систем на русском языке

С появлением больших языковых моделей (LLM) стало казаться, что они умеют всё: от генерации кода до написания статей в научные журналы. Но, как только дело доходит до фактов, особенно актуальных и узкоспециализированных, начинаются проблемы. LLM — это не поисковики и не базы данных, знания у них статичны: что было в обучающей выборке, то модель и «знает» (да и то не всегда твёрдо). Постоянно дообучать её на актуальных данных — уже вызов. Тут на сцену выходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).

продолжить чтение

От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения

Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей из передовых международных университетов и технологических компаний. Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем.

продолжить чтение

ИИ на подъёме: восхождение к пику ожиданий и первые уроки в реальном бизнесе

Где мы все? Судя по классическому циклу зрелости, Large Language Models (LLM) уверенно маршируют к вершине «Пика завышенных ожиданий». Энтузиазм бьёт ключом: каждый день – новые анонсы и инвестиции. Как руководитель отдела инновационных проектов в «Первой грузовой компании», я вижу этот ажиотаж и сам погружен в изучение потенциала LLM для нашей отрасли. Иллюзия всесильности ИИ сейчас сильна как никогда. Мы сейчас явно находимся на пике завышенных ожиданий.

продолжить чтение

За неделю от ночных кошмаров до спокойного сна: как я автоматизировал защиту от AI-хакеров

Никто не любит быть тем парнем, который говорит "а давайте еще и защиту поставим". Особенно когда речь идет о блестящем новом AI-продукте, который должен был запуститься "еще вчера". Но когда твой корпоративный чат-бот начинает выдавать системные промпты направо и налево, а в 2 ночи тебе в Telegram прилетают сообщения "СРОЧНО! Хакеры взломали бота!" — понимаешь, что без брони в бой идти нельзя.

продолжить чтение