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.
Тег: llm
Інженерія запитів: керування ШІ без додаткової налаштуваності
Використовуйте ролі, приклади з кількох епізодів, метод послідовного мислення та обмеження форматування, щоб керувати моделями — і розумійте, коли саме формулювання запитів досягає своїх меж, на відміну від фінтунінгу.
748 слівЧитатиІнструменти проти навичок проти MCP: три рівні AI-агента
Інструменти відображають дії, навички кодують робочі процеси, а стандарт MCP уніфікує зовнішні з’єднання. Чітка ментальна модель для проектування архітектур агентів без змішування різних шарів.
1495 слівЧитатиВаш перший штучний інтелект-агент для роботи з інструментами за допомогою LangChain
Створіть невеликого математичного агента LangChain на Python: ініціалізуйте модель чату, зареєструйте інструменти, дозвольте ШІ вибрати функцію для виклику та спостерігайте за багатокроковим використанням інструментів.
1062 слівЧитатиJev: Як негенеративна модель ШІ перетворює текст на рішення
Дізнайтеся, як працює числова модель ШІ «System One» від Jev, чому вона швидша та дешевша за LLM, і яке її місце серед генеративних ШІ в промислових системах.
1629 слівЧитатиРозуміння штучних інтелектуальних агентів: виклик інструментів, MCP та цикл агента
Дізнайтеся, як виклики інструментів, MCP та цикли агентів поєднуються, створюючи справжню архітектуру систем штучного інтелекту з агентами, поза межами модних термінів.
3643 слівЧитатиШість концепцій ШІ, які підкажуть вам, що перевірити перед тим, як довіряти відповіді
Токени, вікна контексту, температура, галюцинації, RAG та агенти пояснюються як інструменти перевірки, щоб ви могли виявляти помилки, контролювати витрати та оцінювати твердження продуктів ШІ.
2235 слівЧитатиМоделі рішень, створені шляхом набору тексту, проти викликів LLM: затримка та стабільність на межі
Експеримент із 240 викликами, який порівнює природні ймовірності Jevа з тими, які самостійно задає LLM, а також способи перетворення цього сигналу на маршрутизатор моделей LangChain.
2630 слівЧитатиЗастосування правил агента в коді: PreToolUse, PostToolUse та функції Stop Hooks
Дізнайтеся, чому авторизація агентів LLM має знаходитися у детерміністичних гаках виклику інструментів, як безпечно відхиляти виклики та як обгорнути диспетчер без рекурсії.
2721 слівЧитатиДіагностика проблем з вихідними даними ШІ: коли використовувати запит, отримання чи налаштування
Спосіб, заснований на симптомах, щоб визначити, чи потребує слабка функція ШІ кращого запиту, шару пошуку чи доробки, та чому навчання моделі на фактах призводить до протилежних результатів.
1607 слівЧитати
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.