rag.
ИИ-агенты в ваших командах. Эпоха агентной автоматизации процессов наступила
Flowable Platform Release 2025.1
Корпоративный ИИ: краткое пособие для ИТ-директора
ВведениеДанная статья была написана для крупнейшего сообщества цифровых управленцев я-ИТ-ы. Ее основная цель — дать тем, на чьих плечах сейчас лежит ответственность за выстраивание ИТ-инфраструктуры компаний, понимание технологического «сегодня» в сфере искусственного интеллекта (ИИ), решений, технологий, которые применяются и уже дают результат. И, что самое важное, обозначить вектор развития для понимания технологического «завтра», чтобы инфраструктура и процессы строились с учетом всех изменений, происходящих в этой весьма динамичной сфере.
Эволюция внимания в LLM: от квадратичной сложности к эффективным оптимизациям
Мы живём в эпоху больших языковых моделей — инструментов вроде ChatGPT, Gemini, Claude, которые поражают своими способностями: они пишут тексты, отвечают на сложные вопросы, генерируют код и даже ведут осмысленные диалоги. Но задумывались ли вы, как им удаётся не просто понимать отдельные фразы, но и удерживать смысл длинных документов, многочасовых бесед или даже целых книг?В статье разберём путь от понимания человеческого восприятия до современных оптимизаций механизма внимания в LLM. Сложность человеческой речиПрежде чем погружаться в технические детали, сначала — про масштаб задачи.
ИИ-система принятия решений: как искусственный интеллект изменит управление организацией
Хочу начать с дисклеймера - я больше не работаю в Токеон, эту статью и все последующие воспринимайте в отрыве от компании.А написать сегодня хочу о концепции внедрения ИИ в систему принятия решений руководителя организации. В качестве примеров в этой статье я использую продукты, которые себя хорошо зарекомендовали, с которыми есть практический опыт реализации такой системы. Второй дисклеймер - воспринимать их как единственно возможные, конечно, не стоит. Проблема: информационный хаос и человеческий фактор
Продвинутые техники RAG в действии
Всем привет! Представьте таблицу с сотнями или даже тысячами атрибутов. Как в условиях высокой размерности найти релевантные данные по запросу на естественном языке? Классические методы часто не справляются, нужны новые подходы.
Я собрал «команду мечты» из AI-агентов, чтобы заменить продакт-менеджера и консультанта. И знаете что? Это работает
AI Продакт менеджер устраивается на работу
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.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): глубокий технический обзор
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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.
