Блог

Все AI и LLM Парсинг и данные Кейсы и разборы MVP и продукты Технологии и рынок

Схематичная карта: три атакованных дата-центра Яндекса — Сасово, Калуга и Владимир — относительно Москвы и ЦОД Сбера в Балаково

16 октября 2026 г. · 30 мин

Атаки на дата-центры Яндекса в октябре 2026: ущерб и восстановление

Три из пяти ЦОД Яндекса атакованы 8–11 октября 2026. Оценки ущерба — от ~15 млрд ₽ до стресс-сценария 100 млрд ₽ при подушке 296 млрд ₽; акции −12% в ...

Схема гибридной архитектуры: движок запросов LlamaIndex подключён как инструмент к агенту на LangGraph

AI и LLM

18 августа 2026 г. · 9 мин

LangChain vs LlamaIndex: Выбираем инструмент для работы с LLM

Чем LangChain 1.x и LlamaIndex разошлись после перехода агентов на LangGraph, когда какой брать и как соединить их в одном проекте без боли с версиями...

Схема RAG-пайплайна: документы проходят этапы чанкинга и эмбеддинга, попадают в векторную базу, а LLM отвечает на вопрос по найденным фрагментам

AI и LLM

16 августа 2026 г. · 11 мин

Как построить RAG-пайплайн для корпоративных документов: от идеи до продакшна

RAG для корпоративных документов: парсинг, чанкинг, многоязычные эмбеддинги, Qdrant, права доступа, оценка качества и мониторинг в продакшне.

Схема выбора векторного хранилища: от pgvector и FAISS до Qdrant, Chroma и Pinecone для RAG-приложений

AI и LLM

6 августа 2026 г. · 10 мин

Векторные базы данных: Qdrant, Chroma, Pinecone — сравнение для AI-разработчика

Когда достаточно pgvector или FAISS, а когда нужны Qdrant, Chroma или Pinecone: сравнение по честным осям и прямые рекомендации с условиями.

Смета AI-продукта в виде таблицы: строки расходов на данные, модель и обвязку, рядом калькулятор и ноутбук с кодом

MVP и продукты

1 августа 2026 г. · 8 мин

Сколько стоит MVP: разбор реальных бюджетов на AI-продукты

Из чего складывается смета AI-MVP: две модели расчёта, скрытые статьи расходов на данные и инференс, и как проверить чужую смету за четыре вопроса.

Скан документа, разбитый на блоки текста и таблиц, с проставленными рамками распознавания

AI и LLM

14 июня 2026 г. · 7 мин

OCR в 2026: что работает, а что нет — практический гид по распознаванию текста

Tesseract 5, EasyOCR, PaddleOCR, Surya, TrOCR и мультимодальные LLM: какой OCR выбрать для сканов, таблиц, рукописей и фото с телефона в 2026 году.

Pipeline обработки финансовых документов: скан на входе, структурированные поля и аудит-лог на выходе

Кейсы и разборы

7 июня 2026 г. · 11 мин

Автоматизация документооборота в финтехе: от хаоса к порядку

Архитектура системы автоматической обработки финансовых документов: OCR, классификация, извлечение полей, валидация и маршрутизация аномалий человеку.