Интеллектуальные агенты на основе ИИ, способные автономно выполнять сложные задачи
Я 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 далееЯ 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
