Ваш новый AI-сотрудник должен был стать вашим личным Джарвисом, но вместо этого вы получаете цифровое нечто, которое не решает бизнес-задачи, а только создает проблемы.

Разочарование? Естественно. Вас обманули: вам обещали волшебную кнопку, а подсунули еще одну головную боль. Все из-за хайпа вокруг автономных агентов, который создал миф: «подключил, настроил и забыл».

Мы верим в другой подход. Автономные агенты — реальность, но это история не о полном отпускании ситуации и передаче управления, а о контроле. Вы можете выстроить их в отлаженную команду, где у каждого — своя роль, а у вас — полная картина происходящего.

С вами вновь Александр Константинов — технический эксперт в Cloud.ru. В статье расскажу, как собрать слаженный оркестр агентов, который играет по вашим нотам и работает на усиление бизнеса, а не на его разрушение.

По-моему, вайб-кодинг — полезная фича, но я знаю, что многие его недолюбливают и считают, что AI генерит чушь, а не нормальный код. Ну тут я могу сказать как в той рекламе с гепардом: «Ты просто не умеешь их готовить».

Я начал заниматься вайб-кодингом 2 года назад (привет первая версия GPT Engineer), то есть еще до того, как ввели сам термин (он появился только в этом году). За это время у меня накопился опыт, который я переложил в небольшие рекомендации, возможно они помогут начинающим вайб-кодерам.

Вообще вайб-кодинг, это, конечно, огромная тема. Думаю, сделать серию из нескольких статей: здесь начну с теории, а потом покажу практику, как я настраиваю окружение и вообще весь процесс.

Привет, Хабр! С вами Александр Константинов, технический эксперт по облачным технологиям из Cloud.ru. Сегодня хочу показать вам наглядно, как можно оптимизировать производительность веб-приложения. Рассмотрим это на усредненном примере кейса, который типичен для многих наших клиентов, пройдем весь путь настройки, выполним нагрузочное тестирование и сравним до/после.

Надеюсь, материал окажется полезным всем разработчикам и инженерам, кто сталкивается с проблемами производительности в своих проектах. Плохая новость в том, что путь, который я опишу, подходит не всем, хорошая ― в том, что мы рассмотрим кому он не подходит, и вы не будете тратить время на сомнения и тесты.

Привет, с вами снова Александр Константинов из Cloud.ru. Раньше я пользовался Notion, хранил там свои заметки, обучающие материалы, данные по своим стартапам. Но зарубежные SaaS-провайдеры ушли, и моя база превратилась в кирпич: она есть, но легально пользоваться ей невозможно. И это еще позитивный сценарий, потому что провайдер мог просто все безвозвратно удалить.

Сейчас, конечно, появляются другие сервисы, но все-таки у SaaS есть некоторые ограничения. И основное из них в том, что вектор их развития не подвластен пользователю. Плюс данные хранятся где-то там, кто-то ими управляет, но не я. А хочется все-таки делать это самостоятельно — это же моя база.

Я решил развернуть базу-знаний на wiki-движке Outline, потому что это полная замена Notion. У него хорошая функциональность, он простой в работе и с понятным интерфейсом. Что у меня получилось и как такое повторить, подробно рассказал в статье.

Создание кастомной AI-модели для бизнеса кажется простой: скачал базовую модель, загрузил данные — и вот уже готовый AI-юрист или диагност. Но на практике компания часто получает беспомощного «Франкенштейна», который генерирует полную ахинею. Итог — месяцы работы впустую и выброшенный бюджет.

В чем же ошибка? Finetuning — это не волшебная палочка для мгновенного результата, а точный хирургический инструмент. Его неверное применение не улучшает модель, а буквально калечит ее.

С вами вновь Александр Константинов — технический эксперт из Cloud.ru. И на этот раз мы разберем, как избежать главных ошибок тонкой настройки: от принятия решения о ее необходимости до семи смертных грехов, которые губят большинство проектов.

Всем привет, я Александр Константинов — технический эксперт из Cloud.ru. Всё чаще в жизни и работе мы имеем дело с AI-агентами — стремимся делегировать рутинные задачи или ускорить что-то сложное. И мы, само собой, в команде тоже их используем. В этой статье я подсобрал весь опыт — свой, команды, коллег и клиентов — и разобрал, с автоматизацией чего AI-агенты здорово помогут, а где лучше найти другое решение. А еще в конце показал, как быстро создать собственного помощника.

1. OpenAI может работать с вашей базой, например, вики техподдержки, но её надо векторизовать. Получится, что модель только ищет по ней и может отвечать фрагментом исходника, но может его обрабатывать как текст (то есть сравнивать, анализировать и тому подобное).
2. Дальше можно использовать подход QA Retrieval Chain для работы с векторной базой. Работает это так: задаём вопрос, LLM формируют запрос к векторной базе, мы вынимаем из неё данные, подкладываем их в вопрос как контекст и передаём в LLM, а они формируют ответ.

1. Какого размера промпты могут быть, сколько, какие лимиты, как их частично обходить.
2. Как подключается база, как закидывать реально большие документы, как эмбеддится вектор, на каких языках это происходит и тому подобное.
3. Разные API.
4. Агентная модель GPT Engineer и АutoGPT.
5. Фреймворк лангчейн (построение цепочек запросов и разбиение макрозапроса на сотни).