Інженерні нотатки

Статті для тих, хто
виводить стек у прод

Оригінальні матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI — з тієї ж практики, що й наше операторське ПЗ. Текст статей англійською.

6 статей

Тег: deep-learning

machine-learning deep-learning openai rag
Практичні зауваження: Моя система RAG пропустила 80% моїх даних. Одна зміна виправила цю проблему.
Покрокова інструкція до практичних нотаток: Моя система RAG пропустила 80% моїх даних. Одна зміна все виправила.: контракти, перевірки та слоти для коду для команд, які використовують цю схему.
5233 слівЧитати
machine-learning large-language-models deep-learning nlp
Практичні нотатки: Створення LLM, частина 1 — Навчання: прогнозування наступного токену
Покрокове керівництво з практичних нотаток: Створення LLM, частина 1 — Навчання: прогнозування наступного токена: контракти, перевірки та слоти для коду для команд, які використовують цю схему.
3057 слівЧитати
machine-learning deep-learning mcp python
Практичні нотатки: Що таке MCP? Створення власного сервера MCP на Python
Покрокове керівництво з практичних нотаток: Що таке MCP? Створення власного сервера MCP на Python: контракти, перевірки та готові блоки коду для команд, які використовують цю схему.
2052 слівЧитати
machine-learning deep-learning nlp rag
Практичні зауваження: Переранжування для RAG: крос-кодери, інструменти переранжування LLM та затримка виконання
Покрокова інструкція з використання «Практичних нотаток»: переранкінг у RAG – крос-енкодери, інструменти переранкінгу LLM та проблема затримки; контракти, перевірки та готові фрагменти коду для команд, які впроваджують цю схему.
3096 слівЧитати
machine-learning deep-learning ai-agent langgraph
Практичні нотатки: Найкраща платформа для агентів у 2026 році: LangGraph проти OpenAI Agents
Покрокове керівництво з практичних нотаток: Найкраща фреймворк-система агентів у 2026 році: LangGraph проти OpenAI Agents: контракти, перевірки та готові блоки коду для команд, які використовують цю модель.
2343 слівЧитати
llm machine-learning deep-learning rag
Практичні поради: Запустіть корисний локальний LLM за 30 хвилин (програмування, RAG, голос)
Покрокова інструкція до практичних нотаток: як запустити корисний локальний LLM за 30 хвилин (програмування, RAG, голос): контракти, перевірки та шаблони коду для команд, які впроваджують цю схему.
2857 слівЧитати

FAQ

Про ці статті

Так. Кожен текст — оригінальний англійський рерайт для цього сайту. Структура й код за джерелом; прозу переписано й перевірено на збіги.

Технічні пости спочатку англійською, щоб код і API лишалися точними. Оболонка сайту — всіма девʼятьма мовами.

Нові чернетки потрапляють у чергу після редактури. Імпорт на сайт бере лише нові чи змінені slug — без дублів.

Приклади ілюстративні. Перевіряйте стек і ліцензії перед продом. Для впровадження надішліть бриф.

Оцінка за 24 години

Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.

Надіслати бриф React-застосунки

Статті для тих, хтовиводить стек у прод

Практичні зауваження: Моя система RAG пропустила 80% моїх даних. Одна зміна виправила цю проблему.

Практичні нотатки: Створення LLM, частина 1 — Навчання: прогнозування наступного токену

Практичні нотатки: Що таке MCP? Створення власного сервера MCP на Python

Практичні зауваження: Переранжування для RAG: крос-кодери, інструменти переранжування LLM та затримка виконання

Практичні нотатки: Найкраща платформа для агентів у 2026 році: LangGraph проти OpenAI Agents

Практичні поради: Запустіть корисний локальний LLM за 30 хвилин (програмування, RAG, голос)

Про ці статті

Оцінка за 24 години

Статті для тих, хто
виводить стек у прод