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.
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.
Простое объяснение токенов и контекстного окна: как ИИ считает текст, почему длинные запросы стоят дороже, что попадает в контекст и как не перегружать модель.
Пошаговая инструкция от нуля до рабочего QA-агента: требования, тест-кейсы, Playwright, Cypress, CI-падения, flaky-тесты, bug reports и релизная сводка.
Пошаговая инструкция от нуля до рабочего прототипа: AmoCRM, OAuth, n8n, Google Sheets approval, AI summary, примечания, задачи и защита от дублей.
