Моя лента

Привет! На связи разработчик Максим и инженер по качеству Евгения из Т-Банка. Как-то мы задумались о переходе на TBD, чтобы избежать develop-ветки со всеми вытекающими. 

Внедрение TBD оказалось более сложным процессом, чем мы думали сначала. Углубившись в тему, осознали, насколько важно учесть множество деталей, которые нужны для успешного перехода: в каких процессах необходимо настроить автоматизацию, доработать тесты, обновить документацию и сделать многое другое.

В этой статье мы поделимся опытом перехода на TBD: планом внедрения и вопросами, с которыми мы столкнулись.

Cтатья пригодится инженерам уровня middle и ниже и тимлидам. Для senior-инженеров статья не будет откровением, но надеемся, что станет местом для обсуждения нюансов внедрения или возможностью посмотреть на процесс с точки зрения QA. 

Погнали!

С появлением больших языковых моделей (LLM) стало казаться, что они умеют всё: от генерации кода до написания статей в научные журналы. Но, как только дело доходит до фактов, особенно актуальных и узкоспециализированных, начинаются проблемы. LLM — это не поисковики и не базы данных, знания у них статичны: что было в обучающей выборке, то модель и «знает» (да и то не всегда твёрдо). Постоянно дообучать её на актуальных данных — уже вызов. Тут на сцену выходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).

Если коротко, RAG — это способ «подкормить» LLM свежими данными: перед генерацией ответа модель получает не только сам вопрос, но и релевантные тексты, найденные внешней поисковой системе или во внутренней базе знаний. Идея звучит просто, но как понять, насколько хорошо это работает? Какие документы действительно помогли модели, а какие запутали её ещё больше? А главное — как сравнить разные RAG-системы между собой по-честному?

Оценка таких систем — нетривиальная задача. С одной стороны, нужно учитывать и качество извлечённых документов, и финальный ответ модели. С другой — важно избегать контаминации: когда модель «угадывает» правильный ответ просто потому, что уже видела его в процессе обучения. Это особенно актуально при использовании статических наборов данных вроде Natural Questions или HotpotQA: они давно «протекли» в открытые датасеты, в том числе для обучения популярных LLM.

В мире, где ваша деловая переписка зависит от чужих алгоритмов и сомнительной репутации общих IP-адресов, полный контроль — это не прихоть, а фундамент цифровой независимости. Нас годами убеждали, что управлять своей почтой — удел корпораций. Но это не так. Имея надежную платформу и правильные инструменты, вы можете стать хозяином своей коммуникации.

В этом руководстве мы пройдем весь путь: от развертывания сервера до отправки первого письма с настроенной и автономной почтовой системы. Никаких «черных ящиков» и компромиссов. Только вы, надежное «железо» и стопроцентный контроль.

Уже несколько лет компания AMD предлагает совершенно атомные, а точнее ядерные, а ещё точнее суперМНОГОЯДЕРНЫЕ процессоры Epyc. В этой статье мы рассмотрим основные «бутылочные горлышки», настройки биос и другие вещи, которые мешают раскрыть потенциал этих процессоров.

26 августа в Петербурге пройдёт встреча Data Dojo — сообщества для тех, кто не просто интересуется машинным обучением, а хочет разбираться глубже, практиковаться чаще и общаться больше.

Название выбрано не случайно: додзё в японской культуре — это пространство, где мастер и ученик ежедневно совершенствуют мастерство и дух. В нашем случае это тренировки data‑самураев: вместо меча — ML‑модель, а решение задач — путь.

И поэтому мы созываем мастеров своего дела.

Для рынка ПО (в частности, софта для хостинг-провайдеров и дата-центров) характерна высокая стоимость привлечения клиентов, сложность их удержания и длительный цикл принятия решений. С этими проблемами столкнулись и мы в ISPsystem. 

В нашем случае это могло выглядеть так: потратили бюджет на привлечение лида, потенциальный клиент скачал триальную версию продукта, немного потестил ее и... пропал.

Чтобы избежать ситуации, когда каждый трогает своего слона, мы решили подключить сквозную аналитику, собрав данные из CRM, платформы для управления бизнесом и рекламы.

Далее в статье расскажем:

— как с помощью сквозной аналитики удалось снизить стоимость привлечения клиента на 40%, увеличить конверсию на 25%, а LTV — на 50%;

— как объединить данные из разных маркетинговых каналов и отслеживать полный путь клиента с помощью интеграции трех инструментов.

Надеемся, наш опыт будет полезен и вам.

Довольно долго я тягался с по-настоящему глупой проблемой на C++: мне не нравятся функции-члены, но я вынужден их писать, чтобы программисту было хоть немного удобнее работать. Функции-члены обеспечивают две вещи: разграничение областей видимости и обнаружимость. Разграничение областей видимости — менее актуальная из этих задач, поскольку в моём коде на C++ я и так не использую модификаторы private/public. Обнаружимость — большая проблема: я могу написать x.F, а IDE предложит x.Func(). Отлично! «Но правильные программисты пользуются только vim и скромными IDE». Что ж, привет вам, воображаемые мифические обычные программеры. Здесь вам ничего не угрожает, но, пожалуйста, уходя — надевайте сразу два беджика:  «vim отстой» и «Я ненавижу emacs». Отлично помогает завязать разговор с «настоящими» программистами.

Хабр, привет! Меня зовут Мельников Станислав, руковожу группой автоматизированного тестирования. В статье расскажу, как мы организовали автоматизацию тестирования мобильного приложения и ушли от бесконечного ручного регресса к ферме устройств и авто-тестам, которые теперь живут в CI. Делюсь цифрами, граблями и планами. 

Появление новых требований в разгар проекта — настоящая головная боль для любого проектного менеджера. Они возникают внезапно, как метеорит в SimCity, и угрожают разрушить сроки, бюджет и нервы команды. Неважно, кто виноват — аналитик, недоглядевший нюансы, или заказчик, который понял, что надо было делать по-другому Важно, что эти «межпланетные тела» могут разрушить всё, если не знать, как с ними справляться. В этой статье мы разберём, как с помощью системы класса service desk превратить хаос изменений в управляемый процесс, сохранить при этом контроль над проектом и доверие заказчика.

Американская Intel объявила о планах сократить 24 тыс. сотрудников за весь 2025 год. По состоянию на конец прошлого года в компании работали 109,8 тыс. человек, из которых 99,5 тыс. были «основными сотрудниками». К концу текущего года численность персонала компании упадёт примерно на четверть. Одновременно с этим генеральный директор компании Лип-Бу Тан сообщил о намерении лично рассматривать и утверждать все проекты чипов.

23 июня 2025 года Совет Федерации на пленарном заседании одобрил закон с поправками о штрафах за поиск в сети экстремистских материалов и получение доступа к ним. В случае подписания президентом РФ этот закон вступит в силу с 1 сентября 2025 года.

10 июля в петербургском офисе Garage Eight прошла крутая техническая вечеринка — «Холиварные аналитические посиделки». В качестве экспертов выступили аналитики из Т-банка, InfoteCS, Честного знака, СберТеха, Quantum Art и из Garage Eight, конечно ;-)

У нас в гостях собрались 56 специалистов, вместе с которыми провели аналитический квиз на скорость мышления, решали кейсы и много нетворкали. 

Привет, Хабр!

Я — Михаил Су воров, технический менеджер продуктов искусственного интеллекта.
В статье я расскажу про наш кейс создания персонализированных баннеров с помощью ИИ.

Приветствую всех! Уверен, каждый, кто катался на новом лифте, видел подобные штуки. Всё чаще такие экраны ставят взамен привычных светодиодных или сегментных ЖК-индикаторов.

И вот однажды мне стало интересно: а как вообще они работают и можно ли запустить их самому? Как оказалось, то, что я представлял себе небольшим опытом буквально на пару часов, на деле оказалось целым приключением...

Протестировали новую настройку VK Рекламы — расширение аудитории.

Подопытным стал заказчик из ниши бизнес-мероприятия и мастер-классы. Рекламу вели на группу ВКонтакте. Цель — подписки.

В статье я расскажу об особенностях стриминга музыки в разных современных протоколах. А также о том, как с помощью Home Assistant отправить Яндекс Музыку с колонок Яндекса на внешнюю акустику и как передать свою музыку на колонки Яндекса.

Как Java поддерживает динамические вызовы? От медленной рефлексии до оптимизированных MethodHandle и invokedynamic — изучаем эволюцию динамизма в JVM. Разбираем внутреннее устройство MethodHandle и какие роли играют CallSite и invokedynamic.