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
Інжыніярство запросаў: кераванне LLM-амі без дакладнай налаштовкі
Ўзайце ролі, прыклады з некальколькіма кейсамі, метод «ланцуга мыслей» і правіла форматавання, каб направляць модэлі — і разумейце, калі сама просьба досягае свайго мерагу, а калі трэба фін-налаштаванне.
748 слоўЧытацьАдыявы проты скарыстэй проты MCP: тры ярусы агента AI
Адыяты адкрываюць дзеянні, навыки кодуюць процесы роботы, а стандарт MCP стандартызуе звязі з зовнішнімі системамі. Чыстая ментальная модель для проектавання архітектуры агентаў без сумешчання разных слоёў.
1495 слоўЧытацьВаш першы АІ-агент, які выкарыстоўвае інструменты, з LangChain
Створыце маленькага матэматычнага агента LangChain на Python: ініцыялізавайце модель для чату, зарэгіструйце інструменты, дазвольце LLM выбраць, якую функцію вызваць, і пазірце викорыстоўванне інструментаў у калькі крокаў.
1062 слоўЧытацьЖэў: Как модель НЕ-генератыўнага AI ператварае текст на рашэннія
Дазвольце даклэ научыцца, як працюе цифровая AI-модель «System One» ад Jev, чаму яна быстрейшая і дышэць за ліквіднасцю, чым LLM-я, і якое ўзрошэнне яна мае сярод генератыўных AI-сістэм у працоўных супэрмашынах.
1629 слоўЧытацьРозумэнне агентаў AI: вызыв калікасоў, MCP і цыкл агента
Дазвольце дазнацца, як вызовы інструментаў, MCP і ціклы агентаў спяваюцься разам, ствараючы рэальную архітектуру систем AI з агентамі, за межами популярных тэрмінаў.
3643 слоўЧытацьШэсць канцэпцый ШУЯ, якія падказваюць, што трэба пераканаліцца пры выборы адпаведнай адказы
Токены, акна контексту, тэмпература, галюціназы, RAG і агенты выясняюцца як засобы верыфікацыі, ўсё гэта дапамагае выявляць адыякваты, кантролюваць витраты і ацэніваць тверджэння пра продукты AI.
2235 слоўЧытацьМодэлі рашэння, створаныя за дапамою клавіатуры, протык узываў LLM: зволненне і стабільнасць на межы
Эксперымент з 240 вызамі, які парабяліеўвае абычныя верыятнасці Джэва з тымі, якія сам створыў LLM, і спосабы ператварэння гэтага сигналу ў маршрутазёр модэля LangChain.
2630 слоўЧытацьВыкананне правіл агента ў коде: PreToolUse, PostToolUse і Stop Hooks
Дазнаецеся, чаму разрэшэнне для агентаў LLM павінна належаць да дэтэрміністычных хукіў вызоўа інструментаў, як безпечна адмовіць у вызоўах, і як абгорнуць дыспэтчара без рекурсіі.
2721 слоўЧытацьДыягназаванне проблемаў у выходных даных LLM: калі трэба даць падказку, адзыскваць інфармацыю чы тональна налаштаваць
Спосаб прымкнуць да сімптамаў, каб выявіць, чы рыхла функцыя ШІ патрабуе кращага запиту, слоя адзыскві гутавак чы настройкі, і чаму навчанне модэлю на фактах прыносіць негатыўныя наследкі.
1607 слоўЧытаць
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.