Публикации

Языковая модель в сервисе посуточной аренды

Языковая модель в сервисе посуточной аренды

Когда пользователь хочет снять комнату посуточно, цена такой ошибки становится выше, потому что диалог касается конкретных дат, стоимости, правил проживания, времени заселения и реальной доступности объекта.

Читать далее ›
Как правильно обрабатывать ответы языковой модели

Как правильно обрабатывать ответы языковой модели

Ответ языковой модели нужно сначала проверить по структуре и смыслу, затем очистить и только после этого передавать пользователю или другой программе. Главный принцип прост: текст модели нельзя считать готовыми…

Читать далее ›
Как выбрать промпт для приложения на базе LLM

Как выбрать промпт для приложения на базе LLM

Подходящий промпт должен не просто давать убедительный ответ, а стабильно выполнять задачу при разных входных данных. Главные критерии — ясная роль модели, проверяемый формат результата, достаточный контекст и…

Читать далее ›
Как выбрать систему для тестирования качества LLM

Как выбрать систему для тестирования качества LLM

Систему проверки больших языковых моделей выбирают под конкретные задачи, данные и риски, а не по количеству доступных метрик. Сначала нужно определить, какие ошибки критичны для продукта, затем собрать набор п…

Читать далее ›
Как выявлять и устранять сбои в работе ИИ

Как выявлять и устранять сбои в работе ИИ

Надёжность системы искусственного интеллекта (ИИ) зависит не только от алгоритма: ошибки чаще возникают на стыке данных, инструкций, инфраструктуры и пользовательского сценария. Поэтому сначала фиксируют конкре…

Читать далее ›
Как RAG усиливает цифровые продукты и где не помогает

Как RAG усиливает цифровые продукты и где не помогает

RAG помогает языковой модели отвечать на основе документов, каталогов и других подключённых данных, а не только знаний, полученных при обучении. Подход полезен, когда продукту нужны актуальные и проверяемые отв…

Читать далее ›
Как подключить API и контролировать расходы

Как подключить API и контролировать расходы

Чтобы начать работу с API, нужно выбрать подходящий метод, получить ключ доступа, отправить тестовый запрос и установить лимиты расходов. Главный критерий — не цена одного вызова сама по себе, а стоимость заве�…

Читать далее ›
Как безопасно подключать ИИ к сервисам и данным

Как безопасно подключать ИИ к сервисам и данным

Безопасная интеграция с искусственным интеллектом строится на простом принципе: модель нельзя считать доверенным участником системы. Её входные данные, ответы и вызовы инструментов нужно проверять так же строго…

Читать далее ›
Как проектировать промпты для LLM-приложений

Как проектировать промпты для LLM-приложений

Надёжный промпт для LLM-приложения должен точно описывать задачу, доступный контекст, ограничения и формат результата. Выбирать подход следует не по красоте формулировок, а по стабильности ответов на реальных д…

Читать далее ›
Как проверить языковую модель перед запуском

Как проверить языковую модель перед запуском

Языковую модель проверяют на фиксированном наборе реальных задач, оценивая не только правильность ответа, но и соблюдение инструкций, устойчивость и безопасность. Главный принцип — заранее определить измеримые…

Читать далее ›
Подключение языковой модели к приложению по API

Подключение языковой модели к приложению по API

Чтобы подключить языковую модель к приложению, нужны ключ доступа, серверный запрос и обработчик полученного ответа. Главный принцип — обращаться к модели со стороны backend, а не напрямую из браузера. Так сек�…

Читать далее ›