Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: Chatbots
П'ять стратегій пам'яті в LangChain: від буфера до пам'яті сутностей
Чому чат-моделі все забувають між викликами та п'ять патернів пам'яті для LangChain і LangGraph: буфер, вікно, підсумок, буфер із підсумком і сутності, з їхніми плюсами й мінусами.
7 хв читанняПам'ять діалогу для агента підтримки на LangGraph із чекпоінтами в SQLite
Як агент підтримки на LangGraph зберігає контекст багатокрокового діалогу за допомогою SqliteSaver і thread id та чим короткочасна пам'ять діалогу відрізняється від довготривалої.
6 хв читання13 звичок Claude, які варто виправити: промпти проти підтакування, самовпевненості й забудькуватості
Тринадцять звичок Claude, про які ніхто вас не попереджає: від занадто швидкого погодження до впевненого тону, коли це неправильно; кожна з них супроводжується коротким запитанням, яке допомагає її виправити.
7 хв читанняпроектування нашої онлайн-платформи для покупок з багатьма агентами: чому саме один
Чому один великий чатбот зазнав невдачі у онлайн-шопінгу, а багатоагентна платформа на основі LLM спрацювала: пастка „божественного запиту“, помилки в математиці та логіці, надмірна складність запиту та затримки.
13 хв читанняChromaDB як векторний мозок для чат-ботів, що розуміють документи
Чому чат-боти типу RAG потребують векторної бази даних, як працюють колекції ChromaDB та фільтри метаданих, і коли варто створити прототип у Chroma перед переходом до щось більшого.
6 хв читанняПояснення RAG: як не дозволити чат-ботам вигадувати факти про компанію.
Практичний огляд процесу RAG — завантажувачі, розділення на частини, ембеддинги, сховища векторів, переранжування, гібридний пошук та RRF — а також ситуації, коли взагалі не варто використовувати механізм пошуку інформації.
8 хв читанняІнтерфейс чату чи цикл агента? Як вирішити, що потрібно вашій функції ШІ
Дізнайтеся, як відрізнити чат-бота для розмов від агента з конкретною метою, що додає цикл агента та як вирішити, який з них насправді потрібен вашій функції ШІ.
12 хв читанняЧат-бот проти AI-агента: що насправді розділяє їх окрім LLM
Дізнайтеся, чому справжня різниця між чат-ботами та AI-агентами полягає у архітектурі навколишньої системи — інструментах, плануванні та діях — а не у самому LLM.
6 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.