Статьи с этим тегом
Пошаговый практический гайд по разворачиванию локальной LLM на Ollama, выбору модели, вызовам API и интеграции в разработку. Время выполнения — от 30 минут до нескольких часов в зависимости от модели и железа.
Пошаговое руководство по внедрению prompt caching для Claude с примерами кода, командами и расчётом экономии. Время выполнения: ~2–4 часа для прототипа, 1–2 дня для промышленной интеграции.
Как мы внедрили AI-поддержку в SaaS-продукт и снизили среднее время решения инцидента почти на треть. Подробный разбор архитектуры RAG + агент, интеграции с Intercom, метрик и затрат за 2025–2026 годы.
Сравнение рабочих потоков Cursor и Claude Code: практические примеры, команды, замеры скорости и качества кода. Примерное время выполнения полного руководства — 90–150 минут.
Гибридный поиск в RAG сочетает быстрый BM25 и семантические векторы, а re‑ranking с cross‑encoder повышает точность выдачи и сокращает хаос в ответах. Приведу рабочие рецепты, метрики и примеры кода с конкретными числами для 2025–2026 годов.
Сравниваем GigaChat API и OpenAI API в 2026 году: архитектура, отличия в протоколах, цены и практические сценарии. Ключевой вывод: GigaChat полезен при локализации и контроле контента; OpenAI остаётся сильнее в экосистеме и универсальных задачах.
Пошаговое руководство по подготовке данных, выбору архитектуры дообучения и запуску fine tuning Llama 3 на реальных задачах. Приведены команды, оценки стоимости и примеры кода для 2025–2026 годов.
Сравнение Qdrant, Weaviate и Milvus — какие задачи они решают, как ведут себя в бенчмарках 2025–2026, и за счёт чего отличаются стоимостью размещения. Ключевой инсайт: для 10M векторов чаще выгоден Qdrant по стоимости и удобству фильтров; для 1B — Milvus при наличии GPU-инфраструктуры, Weaviate — если нужна GraphQL-экосистема.
Краткий FAQ для инженеров и менеджеров: ответы на типичные вопросы по выбору LLM, оценке стоимости, приватности и тестированию AI-сервисов в 2025–2026 годах.
Пошаговый туториал по построению графа агентов с LangGraph, готовый к продакшену. Время выполнения по шагам: 60–120 минут в зависимости от окружения.
Пошаговое руководство по подключению YandexGPT 5 к серверному приложению: от получения ключа и настройки prompt'ов до rate limiting, мониторинга и RAG. Приведены рабочие команды, примеры кода и конкретные числа по задержкам, лимитам и стоимости (данные на 2025–2026 годы).
Пошаговый практический гайд по внедрению ai агентов в продакшн с примерами кода, метриками и оценкой стоимости. Подходит для команд ML/DevOps и продакт-менеджеров в 2025–2026 годах.
Пошаговый гайд по созданию сервера MCP, выбору инструментов, интеграции с Claude и отладке в 2025–2026 годах. Практические примеры кода, оценки стоимости и рекомендации по предотвращению распространённых ошибок.
Как организовать массовую трансформацию статей в короткие выдержки с Claude Haiku и снизить расходы на токены: этапы, код и расчёты на 2025–2026 годы.
Практический гайд по интеграции Claude Sonnet 4.5 API в backend-приложение: аутентификация, стриминг, использование инструментов и кэширование подсказок. Время выполнения полного примера: 2–4 часа при наличии ключа и настроенного окружения.
Multi agent llm — это архитектурный подход, где решение разбивается на независимые агенты с разными ролями и контрактами обмена. Статья даёт практические паттерны 2025–2026 годов: роли, коммуникацию, координатор, фреймворки и критерия «overkill».
Пошаговое руководство по созданию воспроизводимых LLM evaluation тестов для prompts с практическими рецептами, кодом и расчётом стоимости. Подойдёт для команд, которые интегрируют проверку prompts в CI и хотят перейти от ad-hoc опытов к устойчивой практике.
Пошаговый туториал по реализации потоковых ответов от LLM в приложении на Next.js: от Server-Sent Events до интеграции Vercel AI SDK и отмены запросов. Примерное время выполнения — 60–120 минут.