Пишем о том, что реально работает в продакшене, а не о хайпе. Разбираем технологии простым языком и делимся опытом внедрений.
ТехнологииПочему GPT «галлюцинирует» на ваших данных и как retrieval-augmented generation заставляет модель отвечать по вашим документам — с проверяемыми ссылками.
Читать статью
СтратегияСравниваем модели по качеству, цене, скорости, языку и режиму работы. Когда нужен on-premise, а когда хватит API. Чек-лист выбора под задачу.
Читать статью
ЭкономикаМетодика расчёта ROI для AI-внедрений: какие метрики брать, как оценивать экономию на ФОТ и росте выручки. Реальные кейсы с окупаемостью 3–9 месяцев.
Читать статью
ТехнологииПочему «напиши красивый ответ» не работает, и как структурировать промпты через role/system/few-shot, чтобы агент отвечал по регламенту, а не как ему вздумается.
Читать статью
ТехнологииСравнение векторных баз для RAG-систем: скорость, масштабируемость, цена, сложность деплоя. Когда хватит pgvector, а когда нужен Qdrant.
Читать статью
СтратегияДва подхода к адаптации LLM под бизнес-данные. Когда нужен fine-tuning, когда хватит RAG, а когда — их комбинация. Разбираем на реальных кейсах.
Читать статью
БезопасностьЧто считается ПДн, можно ли отправлять их в зарубежные API, когда нужен on-premise, и как построить AI-агента, который пройдёт проверку Роскомнадзора.
Читать статью
АрхитектураЗачем разбивать процесс на нескольких специализированных агентов, как их оркестровать через LangGraph, и почему human-in-the-loop критичен для B2B-задач.
Читать статью
ТехнологииКак построить систему контроля качества на линии: выбор модели (YOLO, DETR), разметка, edge-деплой на NVIDIA Jetson, интеграция с PLC. Реальный кейс металлургии.
Читать статью
АрхитектураМониторинг, A/B-тесты, канареечный деплой, detection drift — что нужно, чтобы AI-агент работал стабильно месяцами, а не развалился через неделю после запуска.
Читать статью