Почему JSON Schema не делает ответ LLM надёжным
После того как LLM начинает возвращать structured output, интеграция внезапно становится очень похожей на обычный backend.Больше не нужно вырезать JSON из Markdown, надеяться, что модель не добавит перед ним «Конечно, вот результат», чинить потерянные кавычки и повторять запрос из-за случайной запятой.Мы описываем схему, модель возвращает объект, десериализуем его в Go-структуру — и кажется, что самая неприятная часть интеграции закончилась.Например:type Invoice struct { Number string `json:"number"` Currency string `json:"currency"` Total int64 `json:"total"` }На выходе получаем:{ "number": "INV-2026-1842", "currency": "USD", "total": 148000 }JSON валиден.
Вики из 48 часов видео: конвейер, который не даёт LLM выдумывать
У меня было 48 часов видеозаписей учебного курса и простая мысль: пересматривать это я не буду никогда. Сырой транскрипт немногим лучше — болото на сотни страниц. Я собрал конвейер, который превратил записи в Obsidian-вики: 47 связанных статей, и каждое утверждение в любой из них — в двух кликах от места в записи, где это было сказано.Зачем, если есть готовоеЗадача личная: вики для собственного использования. Я недавно писал
Как приручить LLM
Пробовали сделать цифрового сотрудника на LLM?У вас получилось?Долго старались?Насколько он качественный?Сколько он стоит в обслуживании?Очень много вопросов возникает к технологии ведения диалогов нейросетями.
Теги реакций и собираемый промпт: как удержать характер ИИ-персонажа по ходу диалога
ПредысторияПоследние полгода с лишним я занимаюсь работой с LLM и созданием ИИ-персонажа. За это время я столкнулся с множеством проблем, решением которых хотел бы поделиться и, возможно, посоветоваться.Кому подойдёт эта статьяТем, кто хочет создавать прописанных персонажей для RP или ИИ-компаньоновЭнтузиастам, что хотят оживлять популярных персонажей из игр/комиксов/анимеИИ-энтузиастамНачало опытовКогда я только начал попытки создания своего пет-проекта с ИИ, я столкнулся с проблемой — вектор диалога меняется каждый ход и в конце концов становится неуправляемым.
Дешевая LLM в проде: как мы ушли с прогнозных $2000 в месяц на $30 и какие минусы
Каждую ночь у нас в JobPath запускается Celery-задача, которая берёт свежие вакансии из каталога (мы собираем их из открытых источников и Telegram-каналов) и превращает сырой текст в структурированную карточку. Изначально это делала Claude Sonnet, и делала отлично. Проблема была в цене: по прогнозу на наш объём выходило около двух тысяч долларов в месяц, и цифра росла вместе с каталогом.
AI для PHP-разработчиков. Часть 7: Экосистема AI-агентов в PHP – от простых вызовов OpenAI до мультиагентных платформ
Это седьмая часть проекта.Часть 6: Bag of Words и TF–IDF – как компьютер превращает текст в математикуЧасть 5: От массивов к GPU: как PHP-экосистема приходит к настоящему MLЧасть 4: Практическое использование TransformersPHPЧасть 3: Практика без Python и data scienceЧасть 2: Собираем простейшую RAG-систему на PHP с Neuron AI за вечерЧасть 1: Как я пытался подружить PHP с NER – драма в 5 актах
Почему Хомский неудобен для AI‑индустрии
О grammar constraints, валидном JSON и ошибочном понимании языкаКажется, что разговор о формальных грамматиках в LLM — это узкая инженерная тема для тех, кто заставляет модель соблюдать формат ответа. Но вокруг этого частного приема все чаще вырастает более сильный тезис: будто ограничение генерации не просто делает вывод надежнее, а подводит модель ближе к смыслу и даже к самой природе языка. Именно в этот момент технический разговор перестает быть только инженерным.
Виды Structured Output и способы их реализации
Structured Output это способ “заставить” модель отвечать в строго заданном формате.Пример. Имеется пачка неструктурированных объявлений о продаже недвижимости.Продается однокомнатная квартира площадью 35,6 кв.м. на 11-м этаже 22-этажного монолитного дома по адресу: ул. Академика Королёва, 121. Год постройки — 2018, что гарантирует современное качество и надёжность конструкции. Дом оснащён подземной парковкой.
