Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI. Перакладзены тэкст паказваецца, калі ён ёсць. Калі не — вы бачыце англійскі тэкст і пазнаку пра гэта.
Тэг: Python
Самастабілізуючыяся команды з калькольніках агентаў у LangGraph: архітектар, тэстер, дыбаггер
Створыце машыну станоў у LangGraph на Python, дзе Архітектар, Разработчык, сандбокс pytest, Дэбаггер і Рэвізор сааваруецца і працуе па цыклу, пакуль тэсты не будуць праходзіць.
31 хв чытанняLangGraph у Python: стан, паралельныя вузлы, пункты контролю та перагляд чалавеком
Практычны ўрок з LangGraph на Python: стан і функцыі TypedDict, рэгліяўкі, канцэнтры, перарывы, а таксама працэс адгуклівання электранаўтласоў з пацверджэннем чалавека.
25 хв чытанняРабочы процес местнага агента LLM, створанага з папак і файлаў Markdown
Створыце канал для роботы локальных агентаў з блокаваннем, складаючыся з калькі этапаў, пры чым кожны этап — это папка; запиты выкладзеныя ў формате Markdown і можна іх зменіць, а чалавек пераглядае рэзультаты прычынамі перед выкананням дорогага крока.
25 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 чытанняПлан розвітку тэхнікаў AI для 2026 года: ад Python да агентаў і тэхнікаў LLMOps.
Этапавы план навчання па тэхніках AI для 2026 года, які прымыкаецца ад Python і матэматыкі, через класычныя методы машыннага навчання і глыбокае навчанне да тэхнікаў RAG, MCP, агентаў, ацэнкі і розгортання.
14 хв чытанняІнтэлігэнція кантрактава з OCR, гібрыдным RAG і LangGraph
Тракт для выкалічвання кантракта: чысткаванне зяўробка, PaddleOCR з альтэратываю GPT-4o, FAISS плюс BM25 для аднаходжэння інфармацыі, RAG для калькülавання колькасці запытак і атлас у Excel з рэйтингамі.
27 хв чытанняАудыт выкарыстання RAG для старых фрагментаў, адхылэнняў і шумнага контэксту.
Аудыт на Python для адміністрування RAG: золотыя запиты, критеріі кореляцыі на аснове косайну, перагляды адхілення за методам Колмогорова-Смірнова і ефектыўнасць у контэксте, а таксама як чытаць звястку.
12 хв чытанняLlamaIndex Plus LangGraph: Чыстыя прынцыпы для агентаў RAG
Як стварыць базу знанняяў за дапамой LlamaIndex і выклікваць яе для викорыстання агентам LangGraph як інструмент, а таксама пояснены прынцыпы стойкага зберагчыць даных, викорыстання Chroma і режым толькі для адзысквання інформацыі.
14 хв чытанняСтворэнне агента планавання ў LangGraph: планаванне, выкананне, перапланаванне, адчытка
Чатырох-вузловы агент планавання LangGraph для фінансавых даследжэнняў: структураваныя планы, реўістар інструментаў, які берае ў расчыт прастор імен, ліміты перапланавання і прыклад адработкі з адрасаваннем крокаў.
16 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.