(Тег)
Искусственный интеллект в продуктах: LLM, RAG, агенты, стоимость, риски и реальная польза для бизнеса.
4 мин чтения
Какие риски есть у приложений на LLM, почему prompt injection нельзя просто запретить и как защитить продукт архитектурно: минимальные права, проверка действий, подтверждение человеком.
4 мин чтения
Когда бот поддержки на LLM окупается, как он устроен — база знаний, инструменты, передача человеку — и как запустить его поэтапно без риска для клиентов.
4 мин чтения
Где AI-ассистенты действительно ускоряют разработку, что говорят исследования, какие риски они несут и как встроить их в процесс, не потеряв качество.
4 мин чтения
Как AI-ассистенты выбирают источники, как открыть сайт их роботам и писать текст, который удобно цитировать. Практические приёмы и технические сигналы.
4 мин чтения
Из чего складывается стоимость AI-функции, как посчитать расходы на токены по формуле, как их снизить и когда своя модель выгоднее облачного API.
5 мин чтения
RAG позволяет ассистенту отвечать по вашей базе знаний без дообучения модели. Разбираем компоненты, пример на Python с pgvector и причины неверных ответов.
5 мин чтения
Вызов модели — пара строк кода, а ценность AI-функции — в контексте, валидации, лимитах и журналировании. Показываем архитектуру и проблемы после запуска.