Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4388
материалов
01
Продвинутый промт-инжиниринг для продакшена: как защитить LLM от взлома и стабилизировать вывод с помощью XML-изоляции
Практический гайд по продвинутому промт-инжинирингу. Узнайте, как использовать XML-теги для защиты LLM от инжекций и стабилизации вывода JSON в продакшен-систем
02
Виртуальная примерка и AI-рекомендации: развертывание retail-решения на AWS с Nova Canvas и OpenSearch
Полный гайд по развертыванию retail-решения с виртуальной примеркой и AI-рекомендациями на AWS. Архитектура, код, нюансы на 2026 год.
03
Сплит-вью с ИИ: полный гид по использованию боковой панели в браузерах, Figma и Photoshop
Полный гид по использованию боковой панели с ИИ в браузерах, Figma и Photoshop. Актуальные инструкции на 2026 год для продуктивной работы без переключения окон.
04
Конфликт контекста в RAG: почему правильные документы дают неправильный ответ и как это исправить
Глубокий разбор проблемы конфликта контекста в RAG-системах: почему извлеченные документы могут привести к неверным ответам и практические методы исправления с
05
AI — мотор нового бума App Store: как нейросети упростили создание приложений и кто на этом зарабатывает
Как нейросети создают мобильные приложения за часы. Гайд по AI-инструментам, пошаговый план и новые бизнес-модели заработка на фоне бума App Store в 2026 году.
06
Экономика LLM в 2026: как считать реальную стоимость с учётом reasoning-режимов и скрытых токенов
Практический гайд по расчёту TCO для LLM API в 2026. Формулы, примеры от OpenAI и Anthropic, учёт reasoning effort и скрытых токенов.
07
Как оптимизировать расход токенов AI-агента: метод кэширования контекста с помощью markdown-файлов
Пошаговый гайд по оптимизации расходов на токены AI-агентов через кэширование контекста в markdown-файлах. Работает с Claude 3.7, GPT-5, Gemini 3.0.
08
Text-to-SQL с оплатой по запросу: тонкая настройка Amazon Nova Micro через LoRA и serverless inference в Bedrock
Пошаговый гайд по тонкой настройке Amazon Nova Micro для кастомных SQL-диалектов. Используем LoRA и serverless inference в Bedrock для оплаты по запросу. Эконом
09
Пошаговое руководство по дообучению мультимодальных эмбеддинг-моделей (на примере Qwen3-VL-Embedding-2B)
Подробное руководство по дообучению мультимодальной модели Qwen3-VL-Embedding-2B для визуального поиска документов. Код, датасеты, метрики.
10
RAG сломался? Как построить контекстный движок для управления памятью, компрессией и токенами
Почему RAG не справляется с длинными контекстами и как построить движок для управления памятью, компрессией и токенами в LLM. Практическое руководство.
11
Почему RAG-система извлекает правильные данные, но даёт неверный ответ: воспроизводимый эксперимент и решение
Почему RAG-система находит нужные документы, но LLM дает ошибочный ответ? Воспроизводимый эксперимент с кодом и три рабочих решения для 2026 года.
12
Claude Opus 4.7: как измерить реальную стоимость использования из-за нового токенайзера (+45% токенов)
Новый токенизатор Claude Opus 4.7 увеличивает расход токенов на 45%. Разбор кода на Python для замера реальной стоимости и защита бюджета API.