База знаний
Материалы от базовых объяснений до практических сценариев применения.
Структура материала
Материалы строятся так, чтобы читатель не застревал в терминах: объяснение, схема, пример и следующий шаг.
Простыми словами: что такое искусственный интеллект, чем AI отличается от обычной программы, где он полезен, почему ошибается и как начать пользоваться им безопасно.
Простое объяснение RAG: как ИИ ищет по вашим документам, что такое retrieval, embeddings, vector database, chunking и почему RAG снижает риск выдуманных ответов.
Простое объяснение ИИ-агента: чем он отличается от чат-бота, из чего состоит, как использует tools, RAG, память и guardrails, где полезен и как запускать безопасно.
Простое объяснение LLM: как большие языковые модели работают с токенами и контекстом, почему ошибаются, чем отличаются от GPT, поиска и AI-агентов.
Бизнесу лучше начинать внедрение AI с узких повторяемых задач, где понятны данные, ответственный человек и критерии результата.
Простыми словами: что такое нейросеть, как она учится на примерах, почему ошибается, чем отличается от обычной программы, ИИ, LLM и GPT.
Простое объяснение GPT: что означает Generative Pre-trained Transformer, чем GPT отличается от ChatGPT, LLM, custom GPT и обычного чат-бота.
