В прошлой статье я рассказывал, как устроена рекомендательная система в нашем Telegram‑боте @noiseoffbot. Особенно внимательный читатель заметил «маленькую» несостоятельность одного из рекомендательных сигналов, а конкретно, вектора интересов пользователя. Именно о нем мы сегодня и поговорим.Раньше пользователь мог написать в боте что‑то вроде: спорт, финансыили:ITили:квантовая физика, рецептыМы превращали весь этот текст в один эмбеддинг
продолжить чтение
Кратко: на классе задач «в работе всплыла проблема — каким изменением её уже чинили»:GigaChat 2 Max с памятью на связях отвечает верно в 57% случаев,YandexGPT Pro 5.1 — в 61%,Claude Opus 5 с обычным поиском — в 41%.Модели никто не трогал: разница целиком в том, доехал ли до модели нужный факт в контексте.
продолжить чтение
Одно из важнейших направлений нашего бизнеса — разработка программ для автоматизации бизнес‑процессов, управления и учёта предприятий и организаций. А одна из наших главных обязанностей перед пользователями наших продуктов — предоставлять им техподдержку, отвечать на вопросы — как использовать наши продукты для различных бизнес‑процессов и в соответствии с текущим законодательством и нормативами. Для этого у нас есть сервис с базой знаний, называется ИТС
продолжить чтение
Привет! Меня зовут Никита, я старший DS-инженер в Авито. В этой статье расскажу, как мы строили «Виталика» — нашу корпоративную экосистему ИИ-агентов. Отвечу на три главных вопроса: как процесс становится агентом, как сделать систему production-ready и куда развивать её дальше.Статья будет полезна ML-инженерам, AI-архитекторам и техническим лидам, которые строят агентные системы на базе LLM в корпоративной среде.Якорный кейс про закупку программного обеспеченияАгентами становятся успешные процессы
продолжить чтение
В Codex можно поселить анимированного питомца. Пока агент работает, персонаж бегает, машет рукой, ждёт или печалится после неудачной команды. По его состоянию видно, что происходит с задачей. Сам пакет состоит из pet.json и атласа с кадрами анимации.Самих питомцев я собрал в каталоге Codex Pets. Сейчас в нем 153 одобренных питомца: от красной панды и аксолотля до героев игр и старых мультфильмов. Любого можно посмотреть в браузере, скачать в ZIP или установить одной командой.
продолжить чтение
Привет! Меня зовут Вадим Вахрушев, я старший DS-инженер в Авито, занимаюсь задачами поиска. В статье расскажу, как устроено ранжирование в Авито Работе: какие ML-модели помогают создавать выдачу вакансий, и какие инсайты мы вынесли из нескольких показательных АБ-тестов.Думаю, статья будет в первую очередь интересна ML-инженерам, которым важно разобраться, как поисковое ранжирование адаптируется под конкретную бизнес-вертикаль. Если хочется узнать про поиск в Авито в целом, загляните в обзорную статью —
продолжить чтение
Сразу отвечаю на вопрос, который вы задали бы в первом же комментарии: а почему не pgvector?Короткий ответ: ровно то, что pgvector делает хорошо — генерацию кандидатов (найти top‑k ближайших по косинусу) — мы и советуем отдавать pgvector, если он у вас есть. Свой ANN мы написали, потому что (1) pgvector есть не везде, где должна работать наша память, и (2) самое ценное в нашей задаче — вообще не генерация кандидатов. Про это вся статья, так что давайте по порядку.
продолжить чтение
На днях наш агент собрался дежурно отчитаться об успехе. Прежде чем нажать «готово», он сверился с собственной памятью — и нашёл там запись из прошлой сессии: эту идею он уже проверял на реальных данных, и она провалилась. Он остановил сам себя, до ложного отчёта.
продолжить чтение
