База знаний
Основы объясняют, как работают нейросети. Пошаговые инструкции помогают собрать конкретный результат. Новости описывают события на дату выпуска, а не возможности сервисов на сегодня.
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.
Простое объяснение LLMOps: как управлять промптами, моделями, RAG, tools, evals, observability, стоимостью, релизами и откатами в AI-продукте.
Простое объяснение observability и tracing для ИИ-агентов: run_id, traces, logs, metrics, RAG diagnostics, tool calls, dashboards, alerts и связь с evals.
Простыми словами: что такое evals, зачем проверять ИИ на контрольных примерах, как сравнивать версии модели, промпта, RAG и AI-агента.
Простое объяснение human-in-the-loop: когда ИИ должен просить подтверждение человека, как устроены approval workflow, handoff, review и безопасный запуск AI-агента.
Простое объяснение guardrails: какие проверки нужны вокруг ИИ, чем они отличаются от системного промпта, как защищают RAG, tools, память и ответы агента.
Простое объяснение системного промпта: чем он отличается от пользовательского запроса, как задает роль, формат, RAG, tools, память, безопасность и guardrails.
Простое объяснение tool calling: как ИИ выбирает инструменты, передает аргументы, получает результат, чем tools отличаются от RAG и как безопасно подключать действия.
Простое объяснение embeddings: как текст превращается в векторы, зачем нужен semantic search, как embeddings работают в RAG, рекомендациях и поиске по документам.
Простыми словами: что такое галлюцинации ИИ, почему модель уверенно выдумывает факты, ссылки и числа, где это опасно и как снижать риск.
