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: python
Организуйте работу исследователей и программистов с помощью LangGraph
Создайте приложение LangGraph с участием нескольких агентов с использованием инструментов типа soul prompts, моделей Ollama, функции поиска Tavily, инструментов передачи заданий и чекпоинтов Postgres для организации рабочих процессов под управлением оркестратора.
2200 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 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 словЧитатьОт простого текста к проверенным объектам: выбор парсера вывода LangChain
Сравните StrOutputParser, JsonOutputParser, StructuredOutputParser и PydanticOutputParser в цепочках LangChain и узнайте, насколько строгую структуру действительно гарантирует каждый из них.
5418 словЧитатьРабота с LoRA для локальной настройки: проверка, объединение и избежание скрытых сбоев
Докажите, что адаптер LoRA действительно улучшил небольшую модель, объедините её с другими компонентами и предоставьте через локальный API, совместимый с OpenAI, а также выявите сбои, приводящие к ошибочным результатам.
2570 словЧитатьАнализ крупных рефакторингов в ИИ: почему прохождение тестов не раскрывает устранённую цель
Узнайте, почему рефакторинг с использованием ИИ тайно удаляет критически важный код, почему тесты не выявляют этого, и о пяти практиках ревью, которые делают крупные рефакторинги безопасными для выпуска.
1618 словЧитатьСоздание мультимодальных приложений на основе моделей составления речи, визуализации и генерации
Узнайте о шести основных компонентах мультимодального ИИ, о том, как голосовой ввод, зрение и генеративные модели объединяются в работающие цепочки, а также о том, с какими открытыми инструментами и проектами стоит начать.
2531 словЧитатьРучно созданный цикл инструментов LangChain для сравнения показателей активных запасов
Постройте пошагово небольшого помощника для сравнения акций на LangChain и изучите цикл создания, привязки, вызова и выполнения, который позволяет большой языковой модели запрашивать актуальные данные вместо того, чтобы делать предположения.
1667 словЧитать
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.