AI и ML

Пошаговый практический гайд по разворачиванию локальной LLM на Ollama, выбору модели, вызовам API и интеграции в разработку. Время выполнения — от 30 минут до нескольких часов в зависимости от модели и железа.

Пошаговое руководство по созданию редактора с генерацией и правками текста на базе OpenAI API с конкретными цифрами, архитектурой и примерами кода. Подходит для MVP и промышленного продукта в 2025–2026 годах.

Пошаговое руководство по внедрению prompt caching для Claude с примерами кода, командами и расчётом экономии. Время выполнения: ~2–4 часа для прототипа, 1–2 дня для промышленной интеграции.

Как мы внедрили AI-поддержку в SaaS-продукт и снизили среднее время решения инцидента почти на треть. Подробный разбор архитектуры RAG + агент, интеграции с Intercom, метрик и затрат за 2025–2026 годы.

Получите рабочий пайплайн: от установки окружения до индексации через FAISS и развёртывания простого API; время выполнения — 30–90 минут в зависимости от конфигурации. Примеры кода используют Python 3.11 и модели 2025 года.

Как безопасно и стабильно подключить OpenAI API из России через прокси-сервер за пределами РФ. Пошаговая инструкция 2025–2026 с примером на Go, настройками прокси и стратегиями обхода rate limit.

Сравнение рабочих потоков Cursor и Claude Code: практические примеры, команды, замеры скорости и качества кода. Примерное время выполнения полного руководства — 90–150 минут.

Пошаговый практический гайд по использованию function calling в OpenAI API с реальными примерами на 2025 год. Выполнение от начальной установки до безопасного запуска — около 40–70 минут.

Гибридный поиск в RAG сочетает быстрый BM25 и семантические векторы, а re‑ranking с cross‑encoder повышает точность выдачи и сокращает хаос в ответах. Приведу рабочие рецепты, метрики и примеры кода с конкретными числами для 2025–2026 годов.

Сравниваем GigaChat API и OpenAI API в 2026 году: архитектура, отличия в протоколах, цены и практические сценарии. Ключевой вывод: GigaChat полезен при локализации и контроле контента; OpenAI остаётся сильнее в экосистеме и универсальных задачах.

Пошаговое руководство по подготовке данных, выбору архитектуры дообучения и запуску fine tuning Llama 3 на реальных задачах. Приведены команды, оценки стоимости и примеры кода для 2025–2026 годов.

Сравнение Qdrant, Weaviate и Milvus — какие задачи они решают, как ведут себя в бенчмарках 2025–2026, и за счёт чего отличаются стоимостью размещения. Ключевой инсайт: для 10M векторов чаще выгоден Qdrant по стоимости и удобству фильтров; для 1B — Milvus при наличии GPU-инфраструктуры, Weaviate — если нужна GraphQL-экосистема.

Пошаговое руководство по настройке Retrieval-Augmented Generation для поиска по корпоративным документам и личным архивам. Практические рекомендации по чанкованию, выбору embeddings, хранению векторов и интеграции с LLM (с конкретными цифрами и кодом).

Краткий FAQ для инженеров и менеджеров: ответы на типичные вопросы по выбору LLM, оценке стоимости, приватности и тестированию AI-сервисов в 2025–2026 годах.

Пошаговый туториал по построению графа агентов с LangGraph, готовый к продакшену. Время выполнения по шагам: 60–120 минут в зависимости от окружения.

Пошаговое руководство по подключению YandexGPT 5 к серверному приложению: от получения ключа и настройки prompt'ов до rate limiting, мониторинга и RAG. Приведены рабочие команды, примеры кода и конкретные числа по задержкам, лимитам и стоимости (данные на 2025–2026 годы).

Пошаговый практический гайд по внедрению ai агентов в продакшн с примерами кода, метриками и оценкой стоимости. Подходит для команд ML/DevOps и продакт-менеджеров в 2025–2026 годах.

Пошаговый гайд по созданию сервера MCP, выбору инструментов, интеграции с Claude и отладке в 2025–2026 годах. Практические примеры кода, оценки стоимости и рекомендации по предотвращению распространённых ошибок.

Как организовать массовую трансформацию статей в короткие выдержки с Claude Haiku и снизить расходы на токены: этапы, код и расчёты на 2025–2026 годы.

Практический гайд по интеграции Claude Sonnet 4.5 API в backend-приложение: аутентификация, стриминг, использование инструментов и кэширование подсказок. Время выполнения полного примера: 2–4 часа при наличии ключа и настроенного окружения.

Сравнение GPT-4 Turbo и Claude Opus по ключевым метрикам — производительность, кодогенерация, стоимость и экосистема. Короткий вывод: для задач, где критичны задержка и масштабирование запросов — GPT-4 Turbo; для задач с повышенными требованиями к безопасности и управляемости — Claude Opus.

Multi agent llm — это архитектурный подход, где решение разбивается на независимые агенты с разными ролями и контрактами обмена. Статья даёт практические паттерны 2025–2026 годов: роли, коммуникацию, координатор, фреймворки и критерия «overkill».

Пошаговое руководство по созданию воспроизводимых LLM evaluation тестов для prompts с практическими рецептами, кодом и расчётом стоимости. Подойдёт для команд, которые интегрируют проверку prompts в CI и хотят перейти от ad-hoc опытов к устойчивой практике.

Пошаговый туториал по реализации потоковых ответов от LLM в приложении на Next.js: от Server-Sent Events до интеграции Vercel AI SDK и отмены запросов. Примерное время выполнения — 60–120 минут.