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: llm
Від корекції запитів до циклів зворотного зв’язку: DSPy, GEPA та Claude Code
Дізнайтеся, як DSPy, MIPRO, STORM, GEPA, Claude Code та MCP змінюють підхід до роботи з ШІ, переходячи від переписування запитів до створення вимірюваних програм із виконуваними циклами зворотного зв’язку.
10 хв читанняШестимісячний план розвитку від початківця до професійного інженера штучного інтелекту
Дотримуйтесь місяць за місяцем плану, який охоплює Python, API LLM, RAG, агентів, оцінку, розгортання та витрати, разом із чотирма проектами портфоліо, які демонструють вашу здатність створювати системи штучного інтелекту.
10 хв читанняОснови LangChain: що він вирішує та коли можна повністю його пропустити.
Дізнайтеся, що саме надає LangChain, чому використання інструментів з кількома постачальниками спонукає команди до його використання, які пакети потрібно встановити та коли краще обрати простий обгорток.
7 хв читанняПродакшн-харнес для Claude Code: шість шарів від Slack до об’єднаного MR.
Як шестошаровий харнес перетворює заявки в Slack на об’єднаний код: прийом подій, цикли агентів з контролем доступу, стабільний стан, самовідновлення, можливості моніторингу та керування оператором.
42 хв читанняП’ятдесят років досліджень у сфері пошуку, які приховані всередині вашої системи RAG.
Розбиття тексту на фрагменти, гібридний пошук, HyDE, переранжування та оцінка – усі ці методи мають десятиліттями існуючі аналоги в галузі пошуку інформації. Огляд досліджень та їхні обмеження.
17 хв читанняЗниження витрат на токени агента: кешування, маршрутизація та підтримка чистоти контексту.
Зменшіть витрати агентів LLM завдяки кешуванню запитів та семантичного кешування, інструментам з відкладеною завантажуваністю, маршрутизації та каскадуванню моделей, підагентах та простим правилам підтримки контексту.
16 хв читанняОснови AI-агентів: мета, проектування запитів та вибір моделі
Як підготувати основи для створення продуктивного AI-агента: визначити мету та показники успіху, написати запити з цілями та обмеженнями, а потім вибрати правильну модель.
21 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 читанняЩо знаходить агент для виявлення відмінностей моделей: зміни стилю переважають над незначною налаштуваністю моделі.
Агент для модельного диференціювання перевірив процес фінансової налаштування LoRA: 82% випробувань виявили зміни у довжині та структурі, тоді як бажана зміна логіки залишилася непоміченою.
15 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.