Обновить
16
20
Вячеслав@Viacheslav-hub

Пользователь

Отправить сообщение

N8n, GigaChat и Telegram: как я собрал идеальную систему для утреннего дайджеста

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение20 мин
Охват и читатели12K

Я поставил ИИ на службу своему времени. Вместо бесконечного скроллинга и сотен открытых вкладок мой личный дайджест сам приходит ко мне в Telegram. Всё, что для этого нужно — n8n, GigaChat и готовый пайплайн, который я разобрал в статье. Экономьте часы в неделю, доверив рутину low code алгоритму.

Читать далее

Полное руководство по n8n. Часть 1: Знакомство и установка

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели15K

Устали тратить часы на рутину? Пора автоматизировать ее с помощью n8n. В этой статье я расскажу про локальную установку и основу платформы

Читать далее

Prompt engineering от А до Я: как получать максимум от ИИ с примерами и советами

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение16 мин
Охват и читатели18K

Хотите получать максимум от ChatGPT и других ИИ? Узнайте, как правильно формулировать запросы, избегать типичных ошибок и применять продвинутые техники вроде Few Shot Prompting и Chain of Thought. Практические примеры, сравнение ответов и секреты эффективного общения с нейросетями — в этом руководстве!

Читать далее

Крах и новый рассвет ИИ: как он пережил вторую зиму и что нас ждет в будущем

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели9.6K

Они обещали нам сингулярность. Вместо этого — вторая зима ИИ. Что пошло не так и что ждет нас в будущем?

Привет, Хабр! В этой статье вы узнаете, как началась вторая зима ИИ и ждем ли нас AGI (универсальный ИИ), который заменит человека

Читать далее

Как устроены AI агенты: разбираемся на примере ReAct и Reflection

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение18 мин
Охват и читатели8.2K

Привет, Хабр!

2025 стал годом AI агентов. Мы видим, как их пытаются применить повсюду: от школ до банковского сектора.

Но все ли понимают, как они работают? Или разработчики просто используют готовые реализации, как create_react_agent из langchain? В этой статье мы заглянем в устройство этих шаблонов.

Читать далее

Крах ИИ: Почему нейросети не пережили свою первую зиму

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели60K

Привет, Хабр!

Искусственный интеллект сегодня у всех на слуху. Технологии развиваются стремительно: они меняют бизнес, творчество и повседневную жизнь. Но вместе с возможностями приходят и тревоги — многие боятся, что ИИ выйдет из-под контроля.

А что, если это уже происходило?

Читать далее

Типизация в Python: как аннотации спасают ваш код и ускоряют разработку

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6.9K

Ошибки из-за несоответствия типов — самые обидные и распространенные. Аннотации в Python решают это раз и навсегда. В этой статье я покажу, как они делают ваш код безопаснее и красивее

Читать далее

Создаем свой RAG: от загрузки данных до генерации ответов с LangGraph. Часть 2

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели4.6K

Привет, Хабр!

Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает поиск информации с генерацией ответов, делая AI-системы более точными и осмысленными. В этой статье разберём практическую реализацию RAG с помощью LangGraph — гибкого инструмента для построения агентов и графов.

Читать далее

Создаем свой RAG: введение в LangGraph

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.9K

Привет, Хабр! В этой статье мы рассмотрим LangGraph — инструмент для построения сложных RAG-систем. Разберём его ключевые концепции и архитектурные принципы. В следующей части перейдём к практической реализации: изучим компоненты RAG-систем и способы их интеграции

Читать далее

Используем языковые модели в AI-агентах. Часть 2. Retrievers, TextSplitters

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение17 мин
Охват и читатели2.7K

LanhChain - фреймворк, предоставляющий обширный и удобный функционал по использованию LLM, он служит для разработки приложений на основе больших языковых моделей, создания AI-агентов, взаимодействия с векторными хранилищами и т.д.

В этой части я разберу способы разделения текста и его хранения.

Читать далее

Используем языковые модели в AI-агентах. Часть 1. Введение в LangChain

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели11K

LanhChain - фреймворк, предоставляющий обширный и удобный функционал по использованию LLM, он служит для разработки приложений на основе больших языковых моделей, создания AI-агентов, взаимодействия с векторными хранилищами и т.д.

Читать далее

Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели3.9K

Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch

Доброго времени суток, в этой статье я хочу поговорить о дообучения языковых моделей. В интернете уже много информации на эту тему, но большинство подобных статей затрагивают ее поверхностно. Сегодня я попробую разобраться в этом подробнее.

Читать далее

Мой вариант аутентификации с помощью JWT в FastAPI + React

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Охват и читатели8.9K

Друзья, приветствую! В создании своих pet проектов часто возникает задача аутентификации пользователя. Это может быть связано с персональным отображением страниц, настройки доступа и т.д. В этой статье я хочу показать свое решение с помощью Python,FastApI и React.

Читать далее

Информация

В рейтинге
401-й
Откуда
Москва и Московская обл., Россия
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Бэкенд разработчик
Младший
Python
ООП
PostgreSQL