Все потоки

Как превратить текст «Сколько было продано камер в прошлом месяце?» в осмысленный SQL‑запрос? Это и есть задача text‑to‑SQL (ее ещё называют NL2SQL). Для многих компаний сейчас очень важна возможность задавать вопросы к данным обычным языком, без изучения SQL. Для этой задачи написаны десятки инструментов, но суть одна — генерация корректного запроса из фразы на человеческом языке.

Требование проясняется примером: бизнес‑пользователь хочет узнать: «Какие топ-5 товаров по выручке за вчерашний день?» — а система превращает это в SELECT product, SUM(revenue) ... LIMIT 5 и выдаёт результат. До недавнего времени требовались сложные пайплайны или ручное кодирование, а сейчас на сцене — большие языковые модели (LLM) и всякие прокачанные методы достучаться до них.

В этой статье мы пробежимся по ретро‑ и ультрасовременным подходам к text‑to‑SQL. Плюс обзору добавим практических инсайтов.

Привет, Хабр! Меня зовут Артем Клименко, я Lead Android-разработчик в МТС Web Services, занимаюсь продуктом Membrana Kids.

Продукт создавали нативно на каждую платформу, без пересечения кода. В начале года у нас ушло несколько iOS-разработчиков, из-за чего замедлилась поставка новых функций на обеих платформах. Мы решили, что это повод внедрить наконец кроссплатформенную разработку и выровнять поставку фич на обеих платформах. В этом материале расскажу, почему мы остановились на KMP, как погружались в iOS c опытом в Android и как прошло внедрение этого фреймворка. Спойлер: быстрее и проще, чем мы думали.

Всем привет! 👋👋👋👋👋 Мы Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

В этом выпуске будут материалы о том, как ускорить запуск приложений с помощью ReadyNow и CRaC — двух подходов к оптимизации старта. Разберем тонкости аннотации @TestInstance(PER_CLASS) в JUnit 5 и ее влияние на жизненный цикл тестов. 

Тем, кто работает со Spring, может пригодиться обзор Spring Debugger от JetBrains — плагина, который делает отладку наглядной и удобной. Еще будет доклад о повышении производительности Spring Data JPA и Hibernate. И в завершение — сравнение FFM API с Unsafe: посмотрим, какой трейдофф между скоростью и безопасностью предлагает новый подход. Приятного прочтения!

Управление IT-командой — это не только решение технических задач и координация рабочих процессов. Часто реальная боль заключается в том, что команда не чувствует вовлеченности, мотивация уходит, а конфликты остаются без решения. К тому же, удержание талантов становится всё более сложной задачей на фоне конкуренции. Но что, если ключом к решению этих проблем окажется эмпатия? В статье мы разберем, почему этот навык стал необходимым для успешного ИТ-лидера, и как он может стать вашим главным инструментом для улучшения атмосферы в команде, повышения её эффективности и минимизации конфликтов.

Статья рассказывает, как писать чистый и понятный код на Python. Освещены ключевые темы: правильные именования переменных, грамотное комментирование и докстринги, логическое разделение кода (внутри файла и на модули), использование типизации для ясности, а также обработка ошибок через исключения вместо магических значений. Советы помогут новичкам и опытным разработчикам делать код читаемым и поддерживаемым.

Почему даже сильные разработчики делают на авось?

Команда вроде опытная, но в проде — баги, архитектура — костыль на костыле, а фичи заливаются «на нервах»?

Привет, Хабр! Однажды я проводил небольшое тестирование виртуалок различных хостер-провайдеров и сравнивал их между собой — оказывается, с тех пор прошло уже аж пять лет. Ну и в том тестировании условия у всех серверов были одинаковые, т. к. тестировались сходные конфигурации.

Сегодня хотел бы рассказать о том, как себя ведут самые дешёвые (в ценовом диапазоне от 100 до 300 рублей) предложения от популярных хостеров. 

Внедрение атрибутивной модели доступа (ABAC) в крупной корпоративной системе на микросервисах — это всегда испытание для архитекторов, разработчиков и бизнес-аналитиков. ABAC — одна из самых сложных областей IAM (Identity and Access Management) в корпоративных платформах, и даже простая модель может сломать мозг и пользователям, и инженерам. Рассказываю, как я реализовал масштабируемую систему с миллионами сущностей без потери производительности и сохранили простоту API для конечного разработчика.

В этой статье я расскажу о том, как правильно использовать ИИ для разработки, и почему ИИ всё ещё далеко не идеален.

Представьте, что вы развернули у себя дома полноценную языковую модель — не платного чат-бота из облака с его фильтрами, задержками и цензурой, а вполне безлимитную LLM, которая может быть и надёжным помощником по работе, и вашей вайфу… на абсолютно любую тему. И в 2025 году это уже работает неожиданно хорошо.

Ещё год назад за достойное ролевое общение приходилось платить подиской Character.AI или бороться с ограничениями, но теперь — всё иначе. Домашний чатбот не только не уступает по качеству, но и во многом выигрывает: всего за 5 минут можно добавить генерацию изображений, озвучку (TTS), понимание речи (STT) и полную автономность — без облаков, логов и подписок.

Я написал своего первого агента более двух лет назад. Это не какая-то новая технология, а просто подход к разработке программ с использованием LLM (GPT и аналоги). Для этого не нужны никакие фреймворки или познания в AI, достаточно быть программистом. Из этой статьи вам будет понятно как проектировать агентов и для каких задач они подходят, без воды и философии.

Все базируется на двух способностях нейронных сетей:

 • LLM (не все) умеют возвращать JSON, их дополнительно тренируют для этого

 • Программисты (не все) умеют декомпозировать задачи

По оценкам Всемирного экономического форума, 39% профессиональных навыков устареют в ближайшие пять лет (2025–2030 гг.). Это касается работников почти всех сфер, но особенно сильно заденет разработчиков — как начинающих, так и опытных.

Пока процент не кажется тревожным, однако скоро станет таковым — темпы внедрения новых технологий ускоряются. По мере развития трендов в разработке ПО, способы создания программного обеспечения через несколько лет могут кардинально отличаться от сегодняшних.

Какие тренды повлияют на обозримое будущее и как к ним подготовиться? Предлагаем разобраться в этом материале.

В этом видео речь пойдёт о наиболее интересных группах астероидов, располагающихся возле орбиты Юпитера. Это Троянские астероиды Юпитера, а также Хильды.

Поиск вакансий в сфере «айти» является в некотором роде работой, а прохождение собеседований – навыком, который можно развить. Я собрал некоторые практические рекомендации из своей жизни и опыта студентов, с которыми работал на индивидуальных уроках. Они субъективные, не претендуют на абсолютную истинность, но могут пригодиться в жизни. Эти рекомендации распространяются как на само собеседование, если вопросы будут задавать соискателю лично, так и на создание резюме.

Привет! Меня зовут Маша Фадеева, я методист и преподаватель курсов английского в Практикуме. Знакомо это чувство, когда учишь-учишь список слов, а через неделю вспоминаешь от силы парочку? Это не лень и не плохая память — просто наш мозг не особо любит зубрёжку. Зато он отлично запоминает всё, что кажется ему важным, эмоциональным или необычным.

Нейроуловки — это способы обмануть мозг, заставив его запоминать английские слова так же легко, как он запоминает лица друзей или тексты любимых песен. Вместо бесконечных повторений мы будем использовать естественные механизмы памяти, а помогать нам будут образы, эмоции, ассоциации и контекст.

Технологии сейчас слишком стремительно развиваются и оказывают влияние на многие профессии. Я — системный аналитик, и искусственный интеллект всё плотнее проникает в мою профессиональную жизнь. Сначала это даже вызывало опасения. Что ждёт меня в будущем? Сможет ли ИИ заменить меня в профессиональном плане? Можно ли этого избежать и какие новые навыки будут нужны специалистам, чтобы оставаться востребованными? Попробую ответить на эти и другие вопросы.  

Термин «artificial intelligence» в английском языке означает не столько «интеллект», сколько «умение логически мыслить». Это значит, что ИИ — это не аналог человеческого интеллекта, способного познавать мир и понимать суть вещей (согласно определению Линды Готтфредсон), а лишь система, которая способна делать выводы, решать задачи, понимать сложные концепции, быстро осваивать новое и учиться на основе полученного опыта.

Несмотря на впечатляющие возможности искусственного интеллекта в области логического мышления и решения задач, его функционал пока существенно отличается от способностей человеческого интеллекта. Полноценное познание мира и понимание его сути остаются за пределами возможностей ИИ. Однако развитие технологий происходит с невероятной скоростью, и в будущем все может измениться. А чтобы лучше понимать как и что менялось в этом направлении, давайте оглянемся в прошлое.

Представьте себе, что вам надо собрать автомобиль. Когда вы решаете построить машину с нуля, вам нужно подобрать множество компонентов. Вы ищете лучший двигатель, самые надежные шины, удобные кресла и качественные материалы для салона. Но даже идеальные детали — это только половина дела.

Главная сложность — собрать все компоненты в работоспособную систему. Без грамотной интеграции можно получить либо сразу Формулу-1, либо кучу дорогущего хлама весом в пару тонн. А иногда возникают неожиданные проблемы — например, когда прекрасное кресло гоночного болида просто не помещается в салон.

Точно такие же вызовы стоят перед нами при развитии софта для автоматического обнаружения атак. Мы должны не просто выбрать лучшие технологии, но и обеспечить их слаженную работу. Под катом вы узнаете все подробности.

В последние месяцы я всё чаще сталкиваюсь с одним и тем же выводом: внедрение LLM-систем (особенно с использованием RAG-подхода) тормозится не из-за самой модели, а из-за отсутствия качественных данных. Самое дорогое в процессе — это не запуск пайплайна, не подбор архитектуры, а подготовка структурированных, очищенных и корректных данных, пригодных для обучения или дообучения моделей. Всё чаще этот подход называют AI-Ready Data.

Современные РРС – это уже не просто альтернатива ВОЛС, это уже полноценная, хорошо масштабируемая транспортная сеть.

Всё о современных радиорелейных системах для самых маленьких.

В глубинах океана, где солнечный свет не проникает, или в ночных лесах, где тьма скрывает всё, природа иногда зажигает свои собственные фонари. Биолюминесценция — способность живых организмов излучать свет — кажется чудом, которое одновременно завораживает и озадачивает. От мерцающих светлячков до глубоководных рыб с их сияющими органами, этот феномен встречается в самых разных уголках биосферы. Но почему эволюция создала эту способность? Как она возникла? И что биолюминесценция говорит нам о природе жизни и её изобретательности? Давайте погрузимся в этот светящийся мир, где биология переплетается с философией, а сияние живых существ становится метафорой нашего стремления понять Вселенную.