Архив · 20 статей
AI-ассистент: обзоры возможностей OpenClaw, сценарии применения, настройка и лучшие практики работы в Telegram и рабочих задачах
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
AI рекомендательная система с RAG усиливает персональные товарные предложения и повышает конверсию | Марина Погодина, PROMAREN