Статьи

Здесь не будет ленты, заполненной текстами ради количества. Я беру один вопрос, разбираю его и показываю, что стоит проверить самостоятельно.

MCP(1)Контекст LLM(5)Все ИИ-агенты(1)Надёжность(2)Основы LLM(1)Промпт-инжиниринг(1)

Что такое реранкинг и как он работает в RAG

Как реранкинг повторно оценивает найденные фрагменты в RAG и может изменить контекст ответа. Отличия от поиска, смысл score и проверка пользы.

Читать

MCP-сервер: что это, как работает и где применяется

Как MCP-сервер связывает ИИ с внешними данными и инструментами. Путь запроса, отличия от API и RAG, примеры серверов, права доступа и Code Mode.

Читать

Как чанкинг документов влияет на контекст в RAG

Как делят документы для RAG и почему граница может отделить правило от исключения. Различия подходов, перекрытие и связь фрагмента с контекстом ответа.

Читать

Что такое KAG: как он использует граф знаний и исходные тексты

Разбираем устройство KAG на одном примере: подготовка графа знаний и исходных текстов, зависимые операции поиска, проверка ответа и отличия от RAG и Microsoft GraphRAG.

Читать

Что такое CAG и как модель отвечает по документам

Разбираем CAG на примере справочника сотрудников: подготовка документов в KV-кеше, генерация нового ответа, отличие от RAG и кеша ответов, ограничения.

Читать

Что такое эмбеддинги и как они помогают находить текст

Разбираем на примере, что такое эмбеддинги текста, как модель сравнивает смысл вопросов и записей, возвращает исходник и чем поиск отличается от генерации в RAG.

Читать

Что такое ИИ-агент и как он работает

Разбираем, чем ИИ-агент отличается от языковой модели и чата, как результаты инструментов меняют ход работы и где проходят границы такого подхода на примере подбора встречи.

Читать

Контекст инжиниринг: как организовать информацию для LLM

Как организовать контекст LLM в чате, приложении и агенте: отбор сведений, окно, память и передача. Понятный учебный пример и карта входов одной задачи.

Читать

Что такое harness engineering и зачем ИИ-агенту обвязка

Harness engineering — устройство системы вокруг ИИ-модели. На примере подготовки статьи разбираем инструменты, контекст, проверки и роль человека.

Читать

Фактчекинг ответов нейросети: как проверить факты и источники

Как проверить факты, ссылки, цитаты и цифры в ответе нейросети: понятный пошаговый алгоритм, первоисточники и готовая таблица проверки.

Читать

Галлюцинации нейросетей: почему LLM выдумывают факты

Галлюцинации нейросетей и LLM: почему модели выдумывают факты, как проверять ответы и снижать риски. Примеры, RAG и практический чек-лист.

Читать

Большие языковые модели (LLM): что это и как они работают

Что скрывает в себе большая языковая модель? В статье разбираем устройство LLM, принципы их работы, разновидности и то, как они обучаются.

Читать

Промпт-инжиниринг для бизнеса: подробное руководство

Промпт-инжиниринг для бизнеса: как писать промпты для ChatGPT, Claude и Gemini, снижать галлюцинации и получать точные ответы от ИИ (LLM).

Читать

Что такое реранкинг и как он работает в RAG

MCP-сервер: что это, как работает и где применяется

Как чанкинг документов влияет на контекст в RAG

Что такое KAG: как он использует граф знаний и исходные тексты

Что такое CAG и как модель отвечает по документам

Что такое эмбеддинги и как они помогают находить текст

Что такое ИИ-агент и как он работает

Контекст инжиниринг: как организовать информацию для LLM

Что такое harness engineering и зачем ИИ-агенту обвязка

Фактчекинг ответов нейросети: как проверить факты и источники

Галлюцинации нейросетей: почему LLM выдумывают факты

Большие языковые модели (LLM): что это и как они работают

Промпт-инжиниринг для бизнеса: подробное руководство

По этому запросу пока ничего нет