Как сократить расходы на токены и повысить точность LLM
Когда количество доступных LLM инструментов (tool-ов) разрастается, традиционные подходы к tool calling становятся непрактичными — утилизация токенов улетает ещё до начала общения. К тому же, модели становится сложнее выбрать нужный набор tool-ов для решения проблемы.В новом переводе от команды Spring АйО читаем о паттерне Tool Search Tool, предложенном Anthropic и реализованном в Spring AI с помощью ToolSearchToolCallAdvisor. Он позволяет LLM динамически находить нужные инструменты по мере необходимости, экономя до 64% токенов и повышая точность.
Нейросети в Spring-разработке: убираем рутину, а не интеллект
Всем привет, на связи команда Explyt. Как известно наша компания предоставляет целую экосистему плагинов для IDEA: это и плагин для поддержки Spring, а также Explyt плагин для написания кода, генерации тестов и интеграции с AI, который теперь также доступен для PyCharm и GoLand. Нам пришла в голову идея - а почему бы не расширить функциональность Spring плагина с помощью AI ассистента, который есть в Explyt
Не LLM едиными: генерируем юнит-тесты из реального исполнения на лету
Представьте себе: вы отлаживаете новый баг в сложном многослойном приложении (например, на Spring). Чтобы воспроизвести проблему, приходится взаимодействовать со всей системой end-to-end: отправлять запрос на эндпоинт или что-то кликать в UI. Юнит-теста, который бы изолировал нежелательное поведение до уровня злополучного сервиса или утилиты, нет. А хотелось бы, чтобы он был: во-первых, воспроизводить баг было бы проще (особенно если UI кликает QA, а не вы), а во-вторых, его потом можно было бы легко превратить в регрессионный и улучшить стабильность системы.
95% пилотных проектов в области генеративного ИИ в компаниях проваливаются
Несмотря на высокий интерес компаний к генеративному ИИ и его потенциал для роста выручки, подавляющее большинство корпоративных проектов терпит неудачу. Новый отчёт MIT указывает, что только 5% пилотных внедрений приносят ощутимый финансовый эффект. В переводе от команды Spring АйО рассмотрим основные причины, которые кроются не в самих моделях, а в ошибочной интеграции, неправильных приоритетах и нехватке адаптации под бизнес-процессы.
IntelliJ IDEA переходит на единый дистрибутив
Команда Spring АйО перевела статью от JetBrains, в которой анонсировано важное обновление: начиная с версии 2025.3, IntelliJ IDEA будет распространяться в виде единого дистрибутива, вместо отдельных версий Community и Ultimate. Теперь каждый разработчик получит более мощный, гибкий и удобный инструмент «из коробки», независимо от подписки. Open source-компоненты по-прежнему доступны, а новая модель обещает улучшенный user experience, бесплатный доступ к большему числу функций и упрощённый процесс сборки из исходников.
Как я открыл WebSocket для Сомников из Чёрного Зеркала, а они начали водить хороводы
Это моя небольшая история про создание примитивного пет-проекта.Откуда растут ноги: Я посмотрел 4 эпизод 7 сезона сериала «Чёрное зеркало», где описывалась компьютерная игра с искусственным интеллектом, механизм взаимодействия с реальным миром которого ограничивался мельканием на мониторе и издаванием птичьих(скорее трубных) звуков.
Интеграционное тестирование в Spring Boot: SourceCraft + Amplicode + Docker Compose Starter в деле
Когда одних юнит-тестов уже недостаточно, на сцену выходят интеграционные. В этой статье от команды Amplicode мы покажем, как протестировать REST API в Spring Boot с использованием современного стека: генерация тестов через Amplicode, автоматический запуск окружения с помощью Docker Compose Starter и поддержки со стороны LLM-инструментов от Яндекса.Статья также доступна в формате видео на YouTube, VK Видео и RUTUBE
Интервью Евгения Борисова, Spring vs Quarkus, LLM не нужен | Spring АйО Подкаст №17
Представляем семнадцатый выпуск подкаста команды Spring АйО, в котором приняли участие четыре эксперта сообщества:Илья СазоновМихаил ПоливахаАлександр КучукПавел КисловЭксперты обсудили: интервью с участием Евгения Борисова, поверхностное сравнение Spring и Quarkus, место LLM в настоящем и будущем времени и многое другое.
Выживание социофобушка в команде: личный опыт
Привет! Меня зовут Станислав Иванов, я — Senior iOS Developer в команде мобильной разработки «Лаборатории Касперского». Я социофобушек. Но я разобрался, как жить с этим самодиагнозом в IT, где волей-неволей приходится существовать среди большого количества созвонов, встреч и диалогов. Если вы из тех, кто хочет только сажать красно-черные деревья / красить кнопки / расстилать инфру / обуздывать многопоточность / варить код, а вас таскают по встречам, вынуждают светить лицом и говорить ртом (и думать: «Кто все эти люди и что они от меня хотят?») — эта статья для вас. На своем совокупном опыте, полученном в разных компаниях, объясню, зачем нужны все эти таскание/свечение/говорение и как уменьшить собственные страдания.
Неблокирующий вызов внешнего сервиса в процессе
Довольно часто из процесса приходится обращаться по API к различным внешним сервисам. По сути, это стандартный сценарий оркестрации систем или даже микросервисов (пардон за модное слово). На BPMN диаграмме это выглядит просто и логично – постучались куда-то по API, получили ответ и перешли к следующей задаче. Для моделей аналитического уровня это нормально.
