TL;DRЯ делаю локально работающего ИИ-агента и столкнулся с тем, что стандартный подход «закинуть текст в векторную базу, достать по косинусу» для долгоживущего агента не работает: контекст замусоривается, факты конфликтуют, ничего не забывается. Вместо этого реализовал графовую когнитивную память поверх одного файла SQLite: эпизодические и семантические узлы, типизированные рёбра, именованные сущности, гибридный поиск (FTS5 + vector + graph) с Reciprocal Rank Fusion, кривую забывания Эббингауза и фоновую LLM-консолидацию. В статье — полная архитектура с кодом, SQL-схемой и формулами. Код и минимальный пример —
продолжить чтение
Команда JavaScript for Devs подготовила перевод истории о том, как маленькая деталь — favicon — может рассказать о продукте больше, чем кажется. От первой раздражённой мысли до полноценной игры, которая проверяет ваш глаз на внимательность к мелочам, автор прошёл путь через данные, ИИ, категории, боль деплоя и удивительное открытие: интернет уже не тот, что раньше. Оцените, насколько хорошо вы знаете любимые сайты — и их крошечные значки.
продолжить чтение
Люблю я кодить и стихи —Вот, в общем, все мои грехи...А. С. ПушкинПривет! Я Константин Хабазня, преподаватель программирования и математики, а также автор (что бы это ни значило).N-нное время назад увлёкся NLP (Natural Language Processing), что вполне логично для писателя, который кодит (или кодера, который пишет).Почитав интернет и пару вводных книжек, отправился учиться на ДПО в МФТИ. В качестве выпускного проекта придумал себе задачу — создать рекомендательную систему для стихов
продолжить чтение
