Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Арыгінальныя матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI — з той жа практыкі, што і наша аператарскае ПЗ. Тэкст артыкулаў па-англійску.
Тэг: LLM
Шасі для робочага середавысь Claude Code: шацьмаў з Slack да з’еднанага MR.
Як шасі з шацьмаў прыменшуе колькасць заявок у Slack і ператварае ўхідны код у з’еднаны код: прийом заявок, циклі агентаў з контролем, стабільны стан, самовылечэнне, можлівасць спостерагання і кераванне аператарамі.
42 хв чытанняПяцьдзесят гадоў даследжэнняў у галузі пошуку інформацыі, якія працуюць у рамках вашага пайплайна RAG.
Разбій на фрагменты RAG, гібрыдныя пошукавыя методы, HyDE, переранкіраванне та оцэнка – усе гэтыя технікі маюць своіх прадкуў, якія існуюць вялікія гады ў галузі пошуку інформацыі. Огляд доследжэнняў та ўсіх ўскладнэнняў у ўжыцці гэтых методаў.
17 хв чытанняСкасаванне виткаў на токенах агента: кэшаванне, маршрутызацыя і аптимізацыя контэксту.
Зменшыце выкліканыя расходы агента LLM за дапамою кэшавання запытак і сэмантычнага кэшавання, інструментаў з паслязваннам, маршрутацыі і каскадаў модэляў, падагентаў, а таксама стандартных методаў падтрымкі чыстоты контэксту.
16 хв чытанняАдміністратывыя аспекты АІ-агента: мэта, проектаванне запитоў і выбір моделі.
Як створыць адміністратывую базу для АІ-агента: вызначыць мэту і паказнікі успеху, напісаць запиты з цілямі та правіламі, а потым выбраць падходячую модель.
21 хв чытанняПрыкладны падход да кантэкстнага інжынірингу: Агент для даследавання на Claude Agent SDK
Створыце агента для даследавання на Python за дапамою Claude Agent SDK, выкарыстоўваючы шаблоны запісу, выбору, стыснення і ізоляцыі, а пасля пораўняйце яго з простым базовым варыянтом у адбываючыхся тэстах.
20 хв чытанняЧым займаецца агент для адрознення модэляў: змяны стылю перакрываюць процес тонкай налаштовкі.
Агент для выявлення разніцы ў моделях пераглянуў процес тонкай наладкі фінансовага LoRA: 82% працэсаў выявілі змяну дужыны та структуры, тады як планаваная змяна логіки застала непазначанай.
15 хв чытанняАгенты Harness, Loop і Graph: трыя слоі за адпаведнымі AI-агентамі
Чаму ненадзеяныя агенты зазвычай не маюць адпаведнага шара: крэпленне наваколе модэлю, цикл, базаваны на дапаможыцьных дадзенах, і чытальны граф, а таксама шаблоны коду і чарткі для адлучэння бяга.
15 хв чытанняТры прычыны невялікай эфектыўнасці систем RAG у практычным выкарыстоўванні: фрагментаваны контэкст, змены ў структуре даных і неправільнае ўжыццё.
Тры ўзгляды, калі система RAG для вырабоцтва не функцыонуе: фрагментаваны контэкст унаследаваныя з процесу разбівання на часткі, зміны ў якасці з ростам базы знанняў, а таксама неправильнае выкарыстоўванне нават праз эфективнае аднаходжэнне інфармацыі, з можлівасцю выправлення на рэвэльнай ступені.
11 хв чытанняПеребудова агента у стилі Claude Code за допомогою LangChain Deep Agents.
Як працюе система керування агентам-кодаварамі, від основного циклу до інструментів, планування, пам’яті, підагентів та затверджень у ізольованому середовищі, побудована крок за кроком за допомогою DeepAgents.
16 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.