#LLM

18 августа 2026 г. · 8 мин

LangChain vs LlamaIndex: Выбираем инструмент для работы с LLM

Сравнение LangChain и LlamaIndex для построения приложений на базе LLM. Разбираем ключевые особенности, сценарии использования и помогаем определиться...

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

AI и LLM

16 августа 2026 г. · 7 мин

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

Подробное руководство по созданию RAG-пайплайна для работы с корпоративными документами. Разбираем архитектуру, компоненты и ключевые шаги внедрения.

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

AI и LLM

6 августа 2026 г. · 9 мин

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

Обзор и сравнение популярных векторных баз данных Qdrant, Chroma и Pinecone. Разбираемся в их особенностях, сценариях применения и помогаем выбрать по...

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

AI и LLM

12 мая 2026 г. · 5 мин

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

Практическое руководство по созданию Telegram-бота с интеграцией GPT. Архитектура, код, деплой и масштабирование — всё что нужно для запуска за 7 дней...

AI-агенты: хайп или реальный инструмент?

AI и LLM

3 мая 2026 г. · 6 мин

AI-агенты: хайп или реальный инструмент?

Разбираемся, что такое AI-агенты, чем они отличаются от обычных LLM и когда их стоит применять. Экспертный взгляд на реальный потенциал и ограничения.

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

AI и LLM

29 апреля 2026 г. · 22 мин

Память AI-систем — как заставить помнить всё?

Почему ИИ-ассистенты страдают амнезией, чем плохи RAG, vector-БД и встроенные «памяти», и как мы решили эту проблему через файлы, MCP и Obsidian. Подр...