Новости и разборы
Следим за тем, что реально меняет работу с GPT, LLM, агентами и инструментами.
Следим за тем, что реально меняет работу с GPT, LLM, агентами и инструментами.
Термины без академического тумана: embeddings, контекст, токены, RAG и другие основы.
Собираем темы в цепочки, чтобы быстро перейти от интереса к применению в задачах.
Как пользоваться базой
Инфографика показывает короткий путь: сначала формулируем задачу, затем выбираем подход, собираем контекст и проверяем результат.
Маршруты
Разобраться, что такое AI, GPT, LLM и промпты без технического перегруза.
02 AI-агентыПонять, чем агент отличается от чат-бота, как он планирует и использует инструменты.
03 ПромптыНаучиться ставить задачи моделям так, чтобы получать предсказуемые ответы.
04 RAG и базы знанийРазобрать поиск по документам, embeddings, контекст и ответы с опорой на источники.
05 AI в работеНайти сценарии для бизнеса, поддержки, документов, маркетинга и разработки.
Выберите задачу
Команда тратит много времени на повторяющиеся ответы.
Инструкции и регламенты сложно искать вручную.
Карта знаний
Категории работают как узлы навигатора: от базовых понятий к агентам, промптам, RAG, бизнес-сценариям и разработке.
Базовые понятия искусственного интеллекта, LLM, промптов, RAG и AI-агентов простыми словами.
84 материалов Пошаговые инструкцииПрактические гайды по установке, настройке и проверке AI-инструментов без лишней теории.
3 материалов GPT и LLMКак устроены большие языковые модели, контекст, токены и ограничения.
10 материалов AI-агентыАвтономные AI-сценарии, инструменты, память и многошаговые задачи.
2 материалов ПромптыКак формулировать запросы к нейросетям, задавать контекст, получать нужный формат ответа и снижать количество ошибок.
2 материалов RAG и базы знанийПоиск по документам, embeddings, chunking и корпоративные базы знаний.
5 материалов AI для бизнесаПрактические сценарии AI-агентов для продаж поддержки CRM документов аналитики и внутренних бизнес-процессов.
1 материалов AI для разработкиКодинг-ассистенты ревью тесты документация и DevOps-сценарии.
1 материалов Безопасность и правоПерсональные данные, авторские права, проверки фактов и AI governance.
1 материалов Платформы AI-агентовФреймворки low-code платформы orchestration observability и инфраструктура для запуска AI-агентов.
2 материалов Архитектура AI-агентовУстройство ИИ-агентов: модули память инструменты оркестрация безопасность и продакшен-контур.
1 материалов Безопасность AI-агентовРиски и защита agentic AI: prompt injection данные инструменты права доступа guardrails аудит мониторинг и управление инцидентами.
2 материалов Новости AIДайджесты и разборы главных новостей из мира искусственного интеллекта.
Рекомендовано
Коротко и простыми словами: что такое fine-tuning, когда он полезен, чем отличается от RAG и промптов, какие данные нужны и почему без evals дообучать модель рискованно.
Простыми словами: что такое structured output, зачем ИИ возвращать JSON, почему нужна schema validation и где структурированный ответ действительно полезен.
Простыми словами: что такое context engineering, почему одного промпта мало и как правильный контекст помогает LLM, RAG и AI-агентам отвечать точнее.
Свежие статьи
Главные новости AI за неделю к 29 мая 2026 года: Codex получает Computer Use на Windows, Google двигает Gemini в агентную сторону, Microsoft открывает computer-using agents, Anthropic привлекает крупный раунд, а NVIDIA показывает масштаб спроса на AI-инфраструктуру.
Простой чек-лист AI-безопасности: данные, риски, human-in-the-loop, prompt injection, права AI-агентов, логи и правила для команды.
Пошаговая инструкция: как установить Ollama, скачать uncensored-модель, проверить локальный чат, запустить API и добавить свои правила безопасности.
Коротко и простыми словами: что такое fine-tuning, когда он полезен, чем отличается от RAG и промптов, какие данные нужны и почему без evals дообучать модель рискованно.