Практика построения интеллектуальных мультиагентных систем PROMAREN, которые не «галлюцинируют», а опираются на ваши данные: RAG (поиск по источникам + генерация), контекстная и долговременная память, роли и инструменты агента, проверка фактов и цитирование. Главный агент распределяет задачи, а суб-агенты выполняют поиск, валидацию, структурирование и генерацию. Показываем, как подключать документы/базы знаний, настраивать сценарии запросов, ограничения и безопасность, чтобы система стабильно отвечала и сохраняла контекст между задачами.
Я люблю инструменты, которые не отвлекают от сути: подал данные - получил быстрый поиск, добавил метаданные - получил понятную картину. FAISS относится к таким. Это локальная векторная база, которая работает на ноутбуке, сервере, в Docker и…[...]
Читайте далееЯ люблю решать скучные задачи красиво: чтобы голосовые сообщения сыпались в Telegram, превращались в текст, собирались в память, отвечали по делу и сами же отправляли голосом. Без магии, но с инженерной аккуратностью. В этой статье показываю,…[...]
Читайте далееКогда я объясняю, как устроена память у моделей, мне удобно сравнивать её с рабочим столом и тумбочкой рядом. На столе только то, что нужно прямо сейчас - это контекстное окно. В тумбочке лежит всё остальное -…[...]
Читайте далееЕсли коротко, у ChatGPT появилась память, и это не про магию, а про спокойную рабочую рутину, где ассистент помнит ваши правила, формат отчета и любимые метрики. В этой инструкции я показываю, как персонализация chatgpt через функцию…[...]
Читайте далееЕсли коротко, мы соберем RAG-агента, который понимает юридические документы, вытаскивает нужные куски текста и объясняет, на что смотреть. Я покажу, как соединить извлечение, индексацию, эмбеддинги, генерацию и проверки, чтобы вопросы анализа документа звучали по делу, а…[...]
Читайте далееOpenAI Embeddings: как использовать векторные представления для RAG Я часто слышу один и тот же вопрос: как превратить разрозненные документы, таблицы и комментарии в чате в систему, которая отвечает быстро, по теме и без волшебства. Ответ…[...]
Читайте далееЧат-бот для e-commerce: как создать с долгосрочной памятью Если коротко, сегодня покажу, как собрать умного помощника для интернет-магазина, который не забывает, кто вы и что любите, а главное - не теряет контекст между визитами. Это про…[...]
Читайте далееЯ давно перестала верить в магию, когда дело касается хранения данных. Если AI-агент должен помнить контекст, понимать пользователя и предлагать точные действия - ему нужна системная память. В этой статье показываю, как я использую Supabase как…[...]
Читайте далееЯ давно вижу, как люди путаются между двумя похожими по цели, но разными по механике подходами - Retrieval Augmented Generation и дообучение моделей. В этой статье я разобрала на примерах, когда RAG даёт выигрыш по качеству…[...]
Читайте далееAI-помощник с памятью: как создать эффективную поддержку. В этой статье я покажу, как собрать умного помощника, который не просто отвечает на вопросы, а помнит контекст, узнает пользователя и работает с реальными данными. Без магии: по шагам,…[...]
Читайте далее
