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 часто вижу один и тот же запрос: как сделать RAG так, чтобы он не превращался в дорогую игрушку, а честно возвращал релевантные кусочки знаний и экономил часы людям. В центре такого контура всегда векторная бд:…[...]
Читайте далееКогда говорят про RAG, в голове у многих всплывает Python, бесконечные консоли и магические команды, которые нужно печатать на ощупь между кофе и созвонами. Я как раз из тех, кто любит эффект от ИИ, но не…[...]
Читайте далееТелеграм-бот с памятью на n8n - это не экзотика для витрины, а рабочая штука, которая тихо берёт на себя рутину: отвечает на повторяющиеся вопросы, помнит детали клиента, ведёт контекст разговора и не теряет нить после перезагрузки.…[...]
Читайте далееЧто такое RAG: бизнесу нужны AI-агенты с памятью Если коротко и честно, большинству компаний сегодня не нужен очередной болтливый чат-бот, который уверенно придумывает ответы. Нужен агент, который вспоминает контекст, вытаскивает нужные документы, не фантазирует и поддерживает…[...]
Читайте далее
