Разборы из практики
Блог
Пишем о том, с чем работаем сами: где ломается поиск по документам, чем граф знаний отличается от векторной базы, когда несколько агентов работают хуже одного. Обзоров трендов здесь нет. Только механизмы, ограничения и то, что мы проверили руками.
Инженерия ИИ
RAG-система: что это, когда она нужна и где ломается
RAG-система нужна, чтобы языковая модель отвечала по вашим документам, а не по тому, что запомнила из интернета. Идея простая, и провалы у неё предсказуемые. Почти все они случаются до модели: там, где документы режут на фрагменты, ищут и передают ей.
Системы знаний
Граф знаний или векторный поиск: что выбрать под свою задачу
Граф знаний и векторный поиск отвечают на один запрос «найди релевантное», но понимают релевантность по-разному. Векторный поиск ищет похожее по смыслу, граф ищет связанное по структуре. Если их перепутать, проект долго чинит не то место.
Агентные системы
Когда мультиагентная система проигрывает одному агенту
Мультиагентная система убедительно выглядит на слайде: вместо одиночки целая команда специалистов. В продакшене она часто оказывается медленнее, дороже и менее предсказуемой, чем один агент с хорошими инструментами. Ниже о том, где проходит граница.
Инженерия ИИ
Галлюцинации LLM: механизм и инженерные меры против них
Галлюцинации LLM не сбой модели. Это её штатный режим работы, который привёл к неудобному для нас результату. Механизм важнее любого списка «промптов против галлюцинаций»: он показывает, какие меры работают, а какие создают только ощущение контроля.
Агентные системы
ИИ-агент: что это такое и что превращает систему в агента
ИИ-агентом сейчас называют почти всё, где есть языковая модель: от скрипта с промптом до системы, которая сама ведёт процесс. Разница принципиальная. От неё зависит, какие задачи можно доверить системе и какой контроль ей нужен.
ИИ и бизнес
Как считать ROI от внедрения ИИ так, чтобы расчёт выдержал проверку
Большинство расчётов ROI от внедрения ИИ не выдерживают одного вопроса финансового директора: что именно изменится в наших расходах. Ниже методика, которая этот вопрос выдерживает, и ошибки, которые завышают результат в разы.
ИИ и бизнес
Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ: что брать, а что не трогать
Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ уместна не везде, где есть ручная работа. Многие процессы, за которые берутся «с нейросетью», дешевле и надёжнее закрыть обычными правилами. Ниже о том, как отличить одно от другого, пока бюджет ещё не потрачен.
Архитектура метаинтеллекта
Метаинтеллект: почему потолок системы задаёт среда вокруг модели
Прогресс мы привыкли мерить размером модели. Но система, которая ведёт работу месяцами, состоит не только из модели. В ней есть отношения между участниками, ограниченные ресурсы, способ договариваться и след, по которому можно разобрать любое решение. Эта серия о том, как устроен такой слой и почему потолок возможностей он задаёт сильнее, чем очередное поколение весов.
Архитектура метаинтеллекта
Агент как ограниченный локальный мир
В большинстве систем агент устроен как функция с промптом. Такой агент не может отказаться от работы, закончиться или исчерпать ресурс. Между тем именно ограниченность делает участника пригодным для среды, где никто не управляет всеми.
Архитектура метаинтеллекта
Связь как объект первого класса: отношение с состоянием и историей
В большинстве систем связь между участниками невидима: есть вызовы, есть очередь, есть общий канал. Если сделать отношение самостоятельным объектом с собственным состоянием и историей, появляются вещи, которых иначе нет: участники могут договориться, пересмотреть условия и корректно разойтись.
Архитектура метаинтеллекта
Живой граф: топология как следствие работы
Архитектурная схема устаревает в тот момент, когда её нарисовали. Живой граф пытается убрать разрыв между схемой и системой: связи здесь не проектируют заранее. Они возникают из локальных решений участников и исчезают, когда перестают приносить пользу.
Архитектура метаинтеллекта
Согласие без центра: как решать вместе, не доверяя никому на слово
Пока у системы есть главный узел, вопрос общего решения не стоит: главный решил, остальные исполнили. Как только главного нет или ему нельзя доверять безоговорочно, появляется задача, которой в обычных агентных сборках просто не занимаются.
Архитектура метаинтеллекта
Экономика агентов: почему автономии нужен бюджет
Поведение надёжнее всего ограничивает исчерпаемый ресурс, а не инструкция в промпте. Когда каждое действие и каждая мысль списываются со счёта, «не делай лишнего» перестаёт быть просьбой и становится законом среды.
Нужен разбор вашей задачи?
Опишите, что не работает или что хотите построить. Ответим по существу. Если задача решается проще, чем кажется, так и скажем.
Калькулятор AVA: ваши цифры, без формы и без нашей цены.
Новые разборы в TelegramНаписать на hello@xteam.pro