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: llmops
Цыкл паляпшэння агента на LangGraph і ацэнках LangSmith
Пакрокавы цыкл на LangGraph і LangSmith: збор трас, тры ўзроўні ацэнкі, кластарызацыя памылак, афлайн-наборы для рэгрэсіі і ацэнкі перад выпускам.
24 хв чытанняДарожная карта AI-інжынера на 2026 год: ад Python да агентаў і LLMOps
Паэтапны план навучання AI-інжынерыі на 2026 год: ад Python і матэматыкі праз класічнае ML і глыбокае навучанне да RAG, MCP, агентаў, ацэнак і разгортвання.
14 хв чытанняКалі панелі керування зеленая, а агент памыліваецца: трэйсінг стану
Панель керування зелёная, і агент памыляецца: неяксамоце падаюць у стане, яны перадаюцца между стабільнымі крокамі. Какія запісы трэць ведаць пра тракарынг, маршрутызацыю і ацэнку.
12 хв чытанняХто оцінюе оценювача? Пераконтроўка набораў інструментаў для оценкі агентаў пры ўпэўненні ў ўпэўненасці ў ўсіх ўмовах ўжыцця.
Калькуюць канстацыі ацэнкавання камплекса хто? Страктурныя адхылэнні, ацэнкаванне толькі на адпаведнасць рэзультатаў, прыватныя способы неудач і скрытыя затраты можу прывадзіць да таго, што ацэнкі LLM буду некалькаваныя. Перакантрольванне самога камплекса.
7 хв чытанняАцэнка пошуку ў RAG за межамі ANN recall на прыкладзе Turbopuffer
Хуткі вектарны індэкс усё роўна можа прапусціць адказ. Кампрамісы сховішча Turbopuffer, гібрыдны пошук BM25 разам з вектарамі і як эталонны набор вымярае рэальную поўнасць.
7 хв чытанняАд ацэнак да самапаляпшальных агентаў: пяць эпох ацэнкі агентаў
Ацэнка агентаў сёння — гэта аўдыт трас. Як дэтэрмінаваныя праверкі, LLM- і агенты-суддзі, дыягностыка і мета-абвязка ствараюць бяспечны цыкл паляпшэння.
7 хв чытанняТрасіроўка блог-канвеера на LangGraph з Langfuse: спаны, ацэнкі, папярэджанні
Інструментуем шматагентны канвеер LangGraph праз Langfuse: адна траса на артыкул, укладзеныя спаны, папярэджанні, ацэнкі і парадак адладкі слабых чарнавікоў.
8 хв чытанняАгенты, бяспечныя для паўтору: выносім выклікі LLM з працэсу праз Temporal
Чаму агент, які падае пасярэдзіне, не павінен паўторна выклікаць LLM: activities як мяжа недэтэрмінаванасці, механіка паўтору, heartbeats, паўторныя спробы і графы без стану.
16 хв чытанняПрактычныя прытамулкі: Адкалянэне надзеяных агентаў AI: Стварэнне аптаемага адзыначэння
Практычныя прыказкі: Адзінакаванне надзеяных агентаў AI: стварэнне для прыменення, адзінакаванне: кантракты, перагледы і слоты для коду для команд, якія выкарыстоўваюць гэты патэрн.
10 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.