AI и LLM

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

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

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.

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.

Схема работы Telegram-бота: сообщение пользователя проходит через обработчик aiogram, попадает в LLM и возвращается ответом

AI и LLM

12 мая 2026 г. · 13 мин

Telegram-бот с GPT: от идеи до продакшена за неделю

Как за неделю собрать Telegram-бота с GPT: aiogram 3.x, клиент OpenAI, контекст, лимиты, Docker и типовые поломки в продакшене.

Схема цикла AI-агента: модель, вызов инструмента, результат и следующий шаг

AI и LLM

3 мая 2026 г. · 8 мин

AI-агенты: хайп или реальный инструмент?

Рабочее определение AI-агента, критерии когда он оправдан, типовые отказы и способы их ограничить. Практический взгляд без хайпа.

Иллюстрация: нейронная сеть, превращающаяся в структурированную базу знаний из markdown-файлов

AI и LLM

29 апреля 2026 г. · 18 мин

Память AI-систем — как заставить помнить всё?

Почему ИИ-ассистенты забывают контекст и как я решил это файлами, MCP и Obsidian: архитектура open-source системы ProjectHub для долговременной памяти...