Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Оригинальные материалы о React, Node.js, TypeScript и AI — из той же практики, что и наше операторское ПО. Текст статей на английском.
Тег: llm
Инжиниринг промптов: управление большими языковыми моделями без финтюнинга
Используйте роли, примеры из небольшого набора данных, метод размышления и ограничения по формату для направления работы моделей — и понимайте, когда одни лишь вопросы достигают своего предела, а когда требуется доработка модели.
748 словЧитатьИнструменты против навыков против MCP: три уровня ИИ-агента
Инструменты отображают действия, навыки кодируют рабочие процессы, а стандарт MCP унифицирует внешние подключения. Чёткая когнитивная модель для проектирования архитектур агентов без смешивания слоёв.
1495 словЧитатьВаш первый ИИ-агент для работы с инструментами с использованием LangChain
Создайте небольшого математического агента LangChain на Python: инициализируйте модель для чатов, зарегистрируйте инструменты, позвольте большой языковой модели выбрать функцию для вызова и наблюдайте за использованием нескольких инструментов подряд.
1062 словЧитатьJev: Как негенеративная модель ИИ превращает текст в решения
Узнайте, как работает числовая модель ИИ «System One» от Jev, почему она быстрее и дешевле, чем большие языковые модели, и какое место она занимает рядом с генеративными ИИ в производственных системах.
1629 словЧитатьПонимание ИИ-агентов: вызов инструментов, MCP и цикл агента
Узнайте, как взаимодействие функций вызова инструментов, MCP и циклов агентов формирует реальную архитектуру систем искусственного интеллекта с агентами, выходя за рамки модных терминов.
3643 словЧитатьШесть концепций ИИ, которые подскажут вам, что проверить перед тем, как доверять ответу
Токены, окна контекста, параметр температуры, галлюцинации, технологии RAG и агенты рассматриваются как инструменты проверки, которые позволяют выявлять ошибки, контролировать затраты и оценивать утверждения ИИ-продуктов.
2235 словЧитатьМодели принятия решений на основе ввода текста против вызовов LLM: задержка и стабильность на границе
Эксперимент с 240 вызовами, сравнивающий естественные вероятности, указанные Джефом, с теми, которые само сообщает большая языковая модель, а также способы преобразования этих данных в маршрутизатор моделей LangChain.
2630 словЧитатьПрименение правил агента в коде: хуки PreToolUse, PostToolUse и Stop
Узнайте, почему авторизация агентов LLM должна находиться в хуках типа deterministic tool-call, как безопасно отклонять запросы и как обернуть диспетчер без рекурсии.
2721 словЧитатьДиагностика проблем с выводом ЯИИ: когда использовать запросы, извлечение данных или тонкую настройку
Способ определения на основе симптомов того, требуется ли слабой функции ИИ лучший промпт, слой поиска или доработка, а также почему обучение модели на фактах приводит к обратному эффекту.
1607 словЧитать
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.