·gpt
GPT + графовые базы данных: соединить генерацию и факты
Краткий разбор гибрида GPT и графовых БД: как связка снижает галлюцинации, улучшает поиск сложных связей и подходит для корпоративных знаний.
Читать публикацию
Автостопом по ИИ 🏎🏁
Мы простыми словами показываем, как подружить бизнес и творчество с нейросетями. Пошаговые инструкции, рабочие связки инструментов, промпты и мини‑кейсы — без воды и лишней теории. Если вам нужен контент‑конвейер, умный Telegram‑бот или визуальный стиль на AI — вы по адресу.
·ai-агент
AI-агент для анализа документов: пошаговый план
Практический план создания AI-агента для анализа договоров, счетов и сканов: от извлечения текста и OCR до выбора модели и интеграции с CRM.
Читать публикацию
·ии-агенты
Как связать несколько ИИ‑агентов в рабочую команду
Обзор многоагентной архитектуры: роли (оркестратор, исследователь, исполнитель, критик, наблюдатель) и три подхода организации работы агентов.
Читать публикацию
·ии-ассистент
Свой ИИ‑ассистент с памятью и поиском
Практичный чеклист по созданию ИИ‑ассистента: типы памяти, RAG для поиска, маршрутизация запросов, безопасность и MVP‑подход.
Читать публикацию
·ии-агенты
Как ИИ-агенты дают точные ответы: роль баз знаний
Почему ИИ‑агентам нужны базы знаний (RAG): актуальность, фактическая опора и бизнес‑контекст для более точных ответов.
Читать публикацию
·rag
RAG‑архитектура: ответы ИИ по вашим данным
RAG — архитектура, где LLM сначала ищет релевантные фрагменты во внешних базах; снижает галлюцинации и даёт доступ к актуальным корпоративным документам.
Читать публикацию
·ии-агент
Как ИИ‑агент принимает решения: рассуждения и инструменты
Короткое объяснение, как три элемента — рассуждения, инструменты и память — позволяют ИИ‑агентам понимать задачу, выбирать действия и доводить результат.
Читать публикацию
·ai-агент
Автономный AI-агент: LangChain, AutoGPT и CrewAI
Объяснение работы автономных AI-агентов и различий между LangChain, AutoGPT и CrewAI: архитектура, сценарии применения и ограничения.
Читать публикацию
·развертывание модели
Развёртывание обученной модели: локально или в облаке
Краткая инструкция по запуску обученной модели локально или в облаке: когда выбирать локальный запуск, когда — облако, базовая схема и частые ошибки.
Читать публикацию
·квантование
Квантование нейросетей: как сжать модель и ускорить
Пояснение quantization: от FP32 до INT8/4-bit, почему это даёт ускорение и где полезно для LLM, мобильных устройств и инференса.
Читать публикацию
·fine-tuning
Как понять, что fine-tuning улучшил модель
Краткое руководство: тестовые наборы, метрики (accuracy, F1, BLEU, BERTScore), сравнение с baseline и task‑based evaluation для оценки fine‑tuning.
Читать публикацию
·mistral
Open-source ИИ: Mistral, Mixtral и Falcon для обучения
Краткий разбор Mistral, Mixtral и Falcon: зачем использовать open‑source модели для практики, дообучения, RAG и локальных экспериментов.
Читать публикацию