Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Материалы о React, Node.js, TypeScript и AI. Переведённый текст показывается, если он есть. Если нет — вы видите английский текст и пометку об этом.
Тег: llm
От настройки промптов до циклов обратной связи: DSPy, GEPA и Claude Code
Узнайте, как DSPy, MIPRO, STORM, GEPA, Claude Code и MCP преобразуют работу с ИИ, переходя от переписывания промптов к созданию измеримых программ с исполняемыми циклами обратной связи.
10 мин чтенияШестимесячный план развития от начинающего до квалифицированного инженера ИИ
Следуйте месяц за месяцем разработанному плану, охватывающему Python, API больших языковых моделей, RAG, агентов, оценку, развертывание и затраты, включающему четыре проекта для портфолио, демонстрирующих возможность создания рабочих ИИ-систем.
10 мин чтенияОсновы LangChain: что он решает и когда его можно полностью пропустить.
Узнайте, что на самом деле предлагает LangChain, почему использование инструментов с несколькими поставщиками побуждает команды к его применению, какие пакеты необходимо установить и когда лучше использовать упрощённый обёртывающий слой.
7 мин чтенияПродакшн-харнес для Claude Code: шесть слоев от Slack до объединенного MR
Как шестислойный харнес превращает тикеты Slack в объединенный код: прием событий, циклы агентов с контролем доступа, устойчивое состояние, самовосстановление, возможности мониторинга и управление оператором.
42 мин чтенияПятьдесят лет исследований в области поиска информации, скрытых внутри вашей системы RAG.
Разбиение текста на фрагменты, гибридный поиск, HyDE, переранжирование и оценка — все эти методы имеют предшественников, существующих уже десятилетиями в области поиска информации. Обзор исследований и их ограничений.
17 мин чтенияСокращение затрат на токены агентов: кэширование, маршрутизация и поддержание чистоты контекста.
Сократите расходы агентов LLM благодаря кэшированию промптов и семантического контента, отложенной загрузке инструментов, маршрутизации и каскадной обработке моделей, использованию субагентов, а также простым мерам по поддержанию чистоты контекста.
16 мин чтенияОсновы ИИ-агентов: цель, проектирование запросов и выбор модели
Как заложить основу для создания производственного ИИ-агента: определить цель и показатели успеха, составить запросы с целями и ограничениями, а затем выбрать подходящую модель.
21 мин чтенияПрактическое применение инжиниринга контекста: исследовательский агент с использованием Claude Agent SDK
Создайте исследовательского агента на Python с использованием Claude Agent SDK, применив шаблоны записи, выбора, компрессии и изоляции, затем сравните его с простым базовым вариантом в проведенных тестах.
20 мин чтенияЧто обнаруживает агент для сравнения моделей: изменения стиля перекрывают незначительные корректировки.
Агент для обнаружения отклонений от модели проверил процесс тонкой настройки LoRA в финансовой сфере: 82% примеров выявили изменения в длине и структуре, в то время как запланированное изменение логики осталось незамеченным.
15 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.