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: Python
Самовідновлювана команда багатьох агентів у LangGraph: архітектор, тестувальник, дебагер
Створіть машину станів LangGraph на Python, у якій Архітектор, Розробник, сандбокс pytest, Дебагер та Оглядач співпрацюють та продовжують роботу до тих пір, поки тести не пройдуть.
31 хв читанняLangGraph у Python: стани, паралельні вузли, точки контролю та людський огляд
Практична екскурсія по LangGraph у Python: стани та редуктори TypedDict, ребра, інструменти для створення контрольних точок, механізми переривань, а також робочий процес сортування електронних листів із людським схваленням.
25 хв читанняРобочий процес локального агента LLM, створений з папок та файлів Markdown
Створіть закриту, багатоступеневу систему обробки запитів місцевими агентами, де кожен етап є окремою папкою, запити формується у форматі Markdown, а людина перевіряє результат перед виконанням дорогого кроку.
25 хв читанняПроєктування контексту на практиці: дослідницький агент Claude Agent SDK
Створіть дослідницького агента на Python за допомогою Claude Agent SDK, використовуючи шаблони запису, вибору, стиснення та ізоляції, а потім порівняйте його з простим базовим варіантом у проведених тестах.
20 хв читанняДорожня карта розробки систем штучного інтелекту на 2026 рік: від Python до агентів та технологій LLMOps.
Етапний навчальний шлях до 2026 року зі створення систем штучного інтелекту, від Python та математики через класичні методи машинного навчання та глибоке навчання до технологій RAG, MCP, агентів, оцінки та розгортання.
14 хв читанняІнтелект контрактів із OCR, гібридним RAG та LangGraph
Потік обробки контрактів: очищення зображень, PaddleOCR із альтернативою GPT-4o, пошук за допомогою FAISS та BM25, багатозапитний RAG та звіт у форматі Excel із оцінками.
27 хв читанняАудит процесу отримання даних за технологією RAG щодо застарілих фрагментів, відхилень та шумного контексту.
Аудит Python для отримання даних за технологією RAG: ідеальні запити, критерії кореляції за косинусом, перевірки відхилень за методом Колмогорова-Смірнова та ефективність використання контексту, а також як читати звіт.
12 хв читанняLlamaIndex Plus LangGraph: Чистий патерн для агентів RAG
Як створити базу знань за допомогою LlamaIndex та зробити її доступною для агента LangGraph як інструменту, з поясненням функцій зберігання даних, використання Chroma та режиму лише зворотного пошуку.
14 хв читанняСтворення агента планування в LangGraph: планування, виконання, перепланування, звітування
Чотиризв’язковий агент планування LangGraph для фінансових досліджень: структуровані плани, реєстр інструментів із урахуванням простору імен, обмеження на перепланування та запис виконання прикладу з трасуванням.
16 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.