Как поднять точность RAG-агента: чек-лист и инструменты. Часть 2. Финал

В первой части я разбирал архитектуру AI-агента, выбор между RAG и GraphRAG на примере AI-юриста для техподдержки. Если пропустили – https://habr.com/ru/articles/975230/ Во второй части решил уделить внимание тому, как добиться нормального качества поиска и точности ответов. Чтобы AI-агент не остался в песочнице и не превратился в очередной эксперимент "мы попробовали, не взлетело". Надеюсь мой опыт будет полезен и вы сэкономите себе деньги, нервы и время. А может быть и вовсе откажетесь от идеи создания агента — это тоже нормальный исход. Я уже писал про чанки, RAGAS, бенчмарки и инструменты отслеживания качества. Сегодня остановимся детально на каждом артефакте, расскажу плюсы и минусы, и почему именно их я использовал для AI-юриста. Погнали

https://habr.com/ru/articles/977018/

#openai #claude #agentic_ai #agentic_rag #ragas #qwen25max #ииассистент #ai

Ночь, телескоп, ИИ, комета: анализ спектра 3I/ATLAS с собственным Python-pipeline

У вас когда-нибудь была мечта, которая поднимает посреди ночи, и вы на цыпочках идете через спящий дом к компьютеру — посмотреть, что показывает ваш телескоп? Поймал ли он 3I/ATLAS, с джетами или без, как слабую точку или как большой объект с необычно яркой комой? Эти ночи — мои будни уже 3 месяца. И сегодня я расскажу, как любитель-астроном исследует самый необычный межзвездный объект за всю историю человечества:

https://habr.com/ru/articles/976568/

#3iatlas #наука #комета #астрономия #python #спектр #сезон_ии_в_разработке #ииассистент #ии

ГенИИальный помощник ИТ-аналитика: как ИИ влияет на профессию и что с этим делать

Профессия ИТ-аналитика в последние годы быстро трансформируется под влиянием бурного развития генеративного ИИ. Эксперт Axenix Игорь Кайбанов рассказывает, какие задачи теперь должен уметь решать специалист по данным, на какие ключевые тренды в развитии моделей ему важно обратить внимание и какие возможности ГенИИ стоит применять в своей работе. Эволюция профессии Всего за несколько лет эволюции генеративного ИИ роль ИТ-аналитиков заметно изменилась — модели взяли на себя огромную часть рутины, оставив человеку критическую оценку проделанной работы и преобразование инсайтов в действенные бизнес-решения. CEO Shopify Тоби Лютке недавно предложил термин context engineer на замену понятия prompt engineer — и это оправдано. От постановки задачи и способов ее исполнения мы перешли к необходимости ограничивать и задавать контекст решения. В этом помогают как экспертные промты и ИИ-агенты, так подключение к системе специализированного массива данных. Казалось бы, аналитик, пройдя стадию промт-инжиниринга для domain-задач, становится профи в контент-инжиниринге. Но и это быстро уходит в прошлое. По мере того, как искусственный интеллект становится проактивным и все больше берет на себя принятие решений, аналитик превращается в когнитивного инженера. Ключевой задачей аналитика становится гибридная экспертиза, то есть синтез ИТ-знаний плюс понимание возможностей/рисков ИИ (особенно в security-sensitive отраслях). На этом уровне аналитик становится «проводником» между данными и стратегией, где ГенИИ — не замена, а мультипликатор эффективности.

https://habr.com/ru/companies/axenix/articles/970958/

#аналитик #ииассистент #ииагенты #ии_помощник #генеративный_ии

Как спроектировать AI ассистента для поддержки и не слить бюджет. Часть 1: От идеи до выбора архитектуры

Каждая команда сейчас хочет заменить людей на AI. Но есть другой подход - усилить текущие возможности с помощью AI. Это может быть крутым драйвером для масштабирования и роста, а не поводом для увольнения. Покажу как спроектировать агента который решает проблемы и можно внедрять в продакшен. Буду рассказывать на примере юридической поддержки, но подход универсальный. Поговорим про RAG и GraphRAG, про развёртывание и выбор модели. Статья будет полезна как для больших компаний так и для маленьких - разница только в том где вы будете хранить и обрабатывать данные с LLM.

https://habr.com/ru/articles/975230/

#RAG #graphrag #ai #llmагент #ииассистент #автоматизация_поддержки

Решаем 11 проблем, которые тормозят любой проект — быстро и бесплатно

Задачи висят без исполнителей, бэклог превращается в свалку и ещё 9 проблем, которые можно решить за пару минут с помощью бесплатных расширений YouGile.

https://habr.com/ru/companies/yougile/articles/974804/

#YouGile #workflow #интеграции #telegram #ииассистент #помодоро #многозадачность #менеджмент #напоминалки #тасктрекер

Как мы с DeepSeek писали информационную систему (электронный журнал) для образовательного центра за пару дней

Данная статья не инструкция к действию, а просто моя история из жизни. В прошлых материалах я упоминал, что работаю преподавателем в центре для одарённых школьников. Центров этих в районе десятка по стране. И до этого года все они работали на базе общей информационной системы. Меня попросили что-то придумать с этим. О том, что нас отключат от системы, я узнал немного заранее. Рассмотрел open-source варианты систем, которые могут выполнять подобную задачу, и пришел к выводу, что проще написать такую систему с нуля (приоритетом было, чтобы преподаватели легко перешли на новую систему). Но прикидывая, сколько моих человеко-часов уйдет на эту задачу (да ещё и бесплатно), я плавно сливался с этой темы. Собственно, я и не собирался ничего делать, но вспомнил, что хотел испытать, на что способна ИИ-шка при написании подобных задач с нуля. Обычно я мучаю DeepSeek и пару других gpt для простеньких скриптов, фикса багов, других проблем с Легаси, и просто для тупых вопросов. Поэтому решил в DeepSeek эту задачку и закинуть. Такого, честно, я не ожидал :)

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/960426/

#flask #deepseek #crmсистемы #информационная_система #timeweb_статьи #искусственный_интеллект #ииассистент

Почему заказная разработка превращается в лотерею — и что с этим делать

Привет, Хабр! Я двадцать лет работал в руководстве ИТ в банках и страховых компаниях. За это время через меня прошли десятки проектов заказной разработки. Некоторые из них я вспоминаю с гордостью. Некоторые — с содроганием.

https://habr.com/ru/articles/974232/

#программирование #заказная_разработка #аутсорсинг #аутстаффинг #проектирование #процесс_разработки #вайбкодинг #вайбпрограммирование #ииассистент #продуктивность

Как научить AI-судью предсказывать решения

Классический Legal Judgment Prediction почти всегда обучается на уже готовых "юридических фактах" - тех самых установленных судом обстоятельствах, которые попадают в мотивировочную часть решения. Но для юриста или бизнеса важен прогноз до того, как суд всё это отфильтровал: на руках есть только набор взаимно противоречивых документов, а не аккуратный список фактов. В свежем препринте предложили формализовать недостающее звено для "AI‑судей" — предсказывать факты (Legal Fact Prediction) и датасет LFPBench, который имитирует реальный сценарий "есть только доказательства, решения еще нет". Эту архитектуру - сначала восстанавливаем факты, потом применяем право - постепенно внедряю в " неШемяку! ", почему бы об этом не рассказать... Авторы исследования "Legal Fact Prediction: The Missing Piece in Legal Judgment Prediction" (EMNLP 2025) наглядно показали, что если просто скормить модели "сырые" доказательства и попросить предсказать исход, качество резко проседает относительно идеализированного сценария "когда у нас уже есть факты из решения". Это делает большинство академических LJP‑результатов с высокими цифрами на "чистых фактах" слабо применимыми в продакшене.

https://habr.com/ru/articles/973852/

#искусственный_интеллект #legaltech #ииассистент

LLM-клиент с MCP – дорогой и неэффективный подход в разработке

В наше время тяжело представить разработку цифровых продуктов, в которые хоть в какой-то степени не включили так называемый ИИ на больших языковых моделях (LLM). И я вовсе не против, но у меня вызывают вопросы подходы разработчиков к способам внедрения интеллектуальных инструментов в свои продукты. Думаю, абсолютное большинство оптимальным способом внедрения интеллекта в продукт выбрали использование проприетарных моделей через API, с добавлением кастомного функционала через вызовы MCP серверов. Кажется, это уже даже стало стандартом, и в этом я вижу проблему. Давайте кратко разберем схему работы какого-то нашего приложения с официальным LLM-клиентом (например, OpenAI) + MCP:

https://habr.com/ru/articles/973026/

#LLM #MCP #разработка_приложений #ииагенты #ииассистент

Принципы ответственной ИИ-ассистированной разработки ПО

Данный документ описывает систему взглядов и практических правил для интеграции ИИ-ассистентов в процесс разработки программного обеспечения. Цель — не запретить использование ИИ, а превратить его в управляемый инструмент, который повышает эффективность, не компрометируя качество, безопасность и ответственность инженера.

https://habr.com/ru/articles/971868/

#ии #ии_помощник #программирование #программирование_для_начинающих #ииассистент