Архив · 204 статьи
Практика построения AI-ассистентов PROMAREN, которые работают по вашим данным: база знаний, память, проверка фактов и цитирование источников. Показываем, как подключить документы, настроить сценарии, ограничения и безопасность — чтобы бот стабильно отвечал клиентам и не выдумывал.
Руководитель продаж тратил 2 часа в день на вопросы менеджеров. AI-ассистент для базы знаний снял рутину и даёт ответы со ссылками — Марина Погодина, PROMAREN
AI-агент с RAG ежечасно обновляет данные о конкурентах и показывает слабые зоны ниши | Марина Погодина, PROMAREN
Как Redis-кэширование ускоряет RAG-приложения и снижает нагрузку на векторное хранилище | Марина Погодина, PROMAREN
Пошаговая схема создания мультимодального RAG-агента под задачи ИИ-поиска 2026 года | Марина Погодина, PROMAREN
Пошаговый разбор, как улучшить качество RAG с помощью продвинутых chunking стратегий в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN
AI-агент берёт на себя рутинные этапы внутреннего аудита и снижает нагрузку на команду | Марина Погодина, PROMAREN
Self-querying в LangChain RAG сам превращает запросы в точные фильтры по базе знаний | Марина Погодина, PROMAREN
RAG-агент за 40 минут берёт на себя первичный анализ клиентских отзывов | Марина Погодина, PROMAREN
LangSmith помогает прозрачно отлаживать RAG-приложения и отслеживать метрики качества ответов | Марина Погодина, PROMAREN
Шифрование и продуманный контроль доступа в RAG-системе снижают риск утечки данных в 2026 году | Марина Погодина, PROMAREN