AI-поиск и движки ответов: как контент получает цитирование
Узнайте, как AI-поиск и движки ответов выбирают и цитируют контент, и оптимизируйте страницы для видимости в AI-ответах.
Blog
Читайте статьи об оптимизации PDF, сжатии изображений, производительности веб-страниц, форматировании JSON и многом другом.
Fine-Tuning vs Prompt Engineering: выбор подхода
Разбираем компромиссы между fine-tuning и prompt engineering для LLM. Узнайте, когда использовать каждый метод для оптимизации затрат, производительности и скорости разработки.
Эмбеддинги и векторный поиск: дорожная карта для начинающих
Узнайте, как эмбеддинги превращают текст в векторы, и как построить семантический поиск с векторной базой данных. Практическая дорожная карта для разработчиков.
AI-сгенерированный код: практические рабочие процессы ревью и тестирования
Узнайте, как эффективно проверять и тестировать код, созданный ИИ, с помощью практических рабочих процессов, обеспечивая качество и безопасность ваших проектов.
Оценка качества вывода LLM в продакшене
Практические методы оценки качества вывода LLM в продакшене: от автоматических метрик до проверки людьми для надёжных AI-приложений.
AI-агенты и вызов функций: создание инструментов для LLM
Узнайте, как проектировать и реализовывать вызов функций для LLM-агентов, с примерами кода и лучшими практиками надёжного использования инструментов.
RAG: добавление своих данных в LLM-приложения
Узнайте, как Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет добавлять приватные данные в LLM-приложения для точных и актуальных ответов.
Промпт-инжиниринг: как писать промпты для лучших результатов ИИ
Изучите практические техники промпт-инжиниринга, чтобы получать более точные, релевантные и полезные ответы от ИИ, таких как ChatGPT и Claude.
10 article(s)