Архив рубрики ‘rag’

Мультимодальность в ИИ-агентах: картинки на вход, картинки на выход и отказ от Multimodal RAG

Мультимодальность в ИИ-агентах На связи Сергей Смирнов, AI-инженер и основатель LLMStart.ru

Как 100+ авторов пишут 100+ процессов в 3 версиях и не путаются. Или как мы переехали с Wiki на Git

У нас было 120 процессов, 9 областей управления, более 100 авторов из 60 компаний, 3 ветки на каждый репозиторий и ещё по одной на каждую задачу, AI-агент, таск-трекер, толстый клиент редактора и три портала документации. Не то чтобы всё это нам было нужно, чтобы описать методологию управления в ИТ. Но когда однажды начинаешь собирать серьёзную […]

Второй мозг и LLM‑Wiki: Теория и практический гайд по созданию и поддержке личной базы знаний

В этой статье поговорим про концепцию «второго мозга»

Новый LAMP, или почему ваш Agent Pipeline — это Apache в 2006 году

Помните LAMP? Linux, Apache, MySQL, PHP. 2006 год. Резюме сисадмина без LAMP не рассматривали. Курсы, сертификаты, форумы. Все учили стек. Мало кто спрашивал: а задачу-то как решать? Стек и есть решение. Поставил LAMP, залил WordPress, работает. Следующий. Откройте Хабр в 2026. “Собираем RAG на PHP за вечер.” “Оркестрация LLM через Redis.” “Agentic RAG Challenge.” “Multi-agent […]

Наглядный пример, зачем нужны агенты

Расскажу историю длиною в полгода на которой прекрасно прочувствовал все прелести современных инструментов и способов эксплуатации llm.

Пробуем на себе: LLM в разработке

Рассказываю о реальном опыте использования AI в разработке и о тех практических результатах, которых удалось добиться за один год регулярной работы с современными языковыми моделями. Спойлер: получилось многое, но не все.

Ехал Грека через реку. — Кто ехал? — Димон

Это первая часть из задуманной серии статей про ИИ. Здесь мы на немного заступим в техническую часть памяти/контекста LLM моделей. Разберем, почему они частенько забывают или выдумывают факты и врут. Как attention ломается на длинном контексте Начнём с фундамента. Трансформер работает на self-attention — каждый токен смотрит на все остальные и решает, на что обратить […]

Простые проблемы с RAG, которые мы решали в ИИ-стартапе

Предыстория. Ну как ИИ-стартап, в общем-то обычный SaaS но с ключевыми задачками в бизнес-процессах для LLM.  Задача основателю казалась простой. Нужно было построить систему, которая принимает пользовательский запрос, анализирует контекст пользователя, извлекает релевантные данные и формирует ответ. На первом этапе архитектура ИИ-слоя выглядела очень просто и типично: user request ⭢ RAG retrieval ⭢ LLM ⭢ […]

Когда ИИ не понимает бизнес-контексты

Фотография Сары Пфлуг из Burst.

Как повысить свою продуктивность с генеративным ИИ (и почему это не ChatGPT)

Если ты управляешь даже небольшой командой, то знаешь: каждая минута на счету, а цена ошибки — заоблачная. Мы живем в мире, где стратегическое решение нужно принять не через неделю, а «вчера». И тут на сцену выходит ИИ. Но я не собираюсь рассказывать, как попросить ChatGPT написать за тебя письмо или пост в ТГ-канал (об этом […]