rag.
Антипаттерн LLM-приложений: когда модель игнорирует контекст. Часть 2
Всем привет! В первой части мы разобрали теорию
MCP Tool Registry: автоматизированное создание систем RAG
Всем привет! Меня зовут Максим Максимов, я — NLP-инженер в AI R&D лаборатории в red_mad_robot. Мы работаем с прикладными AI-системами, проводим эксперименты и проверяем архитектурные подходы в реальных сценариях.
Production-ready архитектура AI-агента. Часть 1: ReAct, Advanced RAG, Tools, Prompts
Интересный получился 2025 год: с одной стороны нахлынула волна хайпа вокруг AI‑агентов, с другой стороны не меньшая волна скептицизма и критики остудила пыл многих. Мол, это всё дорогая игрушка — поиграли, забыли, выбросили. На примере разработки AI‑консультанта для своей компании поговорим о системном подходе к проектированию архитектуры production‑ready AI‑агентов, который мы применяем при создании агентских систем для бизнеса. Да-да, именно систем, включая всё критически необходимое для того, чтобы агенты не стали игрушкой, а приносили пользу и оправдывали своё назначение.Поехали...
Вся стройка держалась на инженерах, а потом пришла нейросеть
В ТЕХНОНИКОЛЬ мы активно используем нейросети: на производстве машинное зрение ищет дефекты на конвейерах, алгоритмы помогают с ценообразованием, для сотрудников разрабатываем внутренние ИИ-инструменты. Но сегодня расскажу, как мы внедрили LLM с RAG в контакт-центр, освободили головы инженеров от рутины и кратно увеличили пропускную способность поддержки.Меня зовут Андрей Цымбалюк, я руководитель этого проекта и занимаюсь digital-маркетингом в технической дирекции. Под капотом — история о том, как мы прошли путь от экспериментов с ChatGPT до системы, которая консультирует клиентов по 10 000+ строительных материалов.
Как ИИ спас инженеров от выгорания в ТЕХНОНИКОЛЬ
В ТЕХНОНИКОЛЬ мы активно используем нейросети: на производстве машинное зрение ищет дефекты на конвейерах, алгоритмы помогают с ценообразованием, для сотрудников разрабатываем внутренние ИИ-инструменты. Но сегодня расскажу, как мы внедрили LLM с RAG в контакт-центр, освободили головы инженеров от рутины и кратно увеличили пропускную способность поддержки.Меня зовут Андрей Цымбалюк, я руководитель этого проекта и занимаюсь digital-маркетингом в технической дирекции. Под капотом — история о том, как мы прошли путь от экспериментов с ChatGPT до системы, которая консультирует клиентов по 10 000+ строительных материалов.
Как я создал «Тунец» — платформу для попадания в ответы нейросетей с помощью нейросетей…
…. и программиста. Нейросети меняют паттерны поведения людей при поиске информации. В частности они становятся сложнее и длиннее. Если вы спросите ChatGPT, куда дольше ехать из Москвы — в Питер, Казань или Краснодар, то классический поиск не найдет статью, которая полностью ответит на вопрос. А вот нейросеть, понимая интент, разобьет промпт на три простых поисковых запроса:«расстояние Москва-Санкт-Петербург», «расстояние Москва-Казань»,«расстояние Москва-Краснодар».
RAG своими руками: как мы собрали ИИ‑помощник для поддержки и что из этого вышло
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В первой части
