Тэг
промпт-инжиниринг
Промпт-инжиниринг: как перестать получать случайные ответы от нейросетей
Разбираем основы промпт-инжиниринга: как правильно ставить задачи нейросетям, избегать неопределенности в запросах и настраивать роль ИИ для получения качественного результата.
Читать далееГраница между кодом и моделью: как спроектировать надежного LLM-агента
Разбираем архитектуру LLM-агентов: почему нельзя отдавать нейросети управление логикой, как правило асимметрии и прозрачность кода спасают систему от сбоев.
Читать далееОптимизация контекста в Cursor: как мы снизили расход токенов на 64% без потери качества
Практический кейс оптимизации правил и контекста для Cursor AI. Рассказываю, как мы сократили постоянный расход токенов на 64%, разделили монолитные инструкции по globs и сохранили высокое качество кода.
Читать далее
Как я заставил ИИ-агентов работать на результат: опыт настройки начальника AI-офиса
Опыт настройки мультиагентной системы Claude Code: почему вежливые нейросети выдают брак и как жесткий промпт руководителя меняет систему приёмки результатов.
Читать далее
Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation) и как ИИ использует внешние знания
Полный разбор архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation): как работает генерация с дополнением поиска, 5 этапов обработки данных, отличия от Fine-Tuning и методы оценки качества.
Читать далее
Архитектура ИИ-агентов: как устроена автономность и собираем кастомного бота за вечер
Подробное руководство по устройству автономных ИИ-агентов. Разбираем архитектуру управляющего цикла, программирование инструментов, безопасность и деплой собственного Telegram-бота на облачном сервере.
Читать далее
Как говорить с ИИ без иллюзий: разбор книги по промпт-инжинирингу и работе с LLM
Разбор книги Камиля Гадеева о промпт-инжиниринге и работе с LLM: почему нейросети галлюцинируют, в чем заключаются главные ошибки пользователей и как научиться правильно формулировать задачи для ИИ.
Читать далее
