AI/ML - InteractiveMedia.dev

Свяжитесь с нами

Открыты для сотрудничества с яркими инициативными командами.

info@interactrivemedia.dev

t.me/InteractiveMedia_dev

Открыты для сотрудничества с яркими инициативными командами.

info@interactrivemedia.dev

t.me/InteractiveMedia_dev

AI/ML

Prompt Engineering: Не магия, а инженерия

17/12/2025 • :

Prompt Engineering: Не магия, а инженерия

Как превратить «болтовню» с ИИ в предсказуемый рабочий инструмент для...

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, которая даст LLM доступ к вашим данным

03/12/2025 • :

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, которая даст LLM доступ к вашим данным

Как заставить ChatGPT знать то, чего нет в интернете, без миллионов на...

Fine-tuning vs. Prompt Engineering: Стратегический выбор для вашего проекта

03/12/2025 • :

Fine-tuning vs. Prompt Engineering: Стратегический выбор для вашего проекта

Когда «договариваться» с моделью, а когда «переучивать» ее? Практическ...

LLM Ops: Что происходит после «ура, оно работает!»?

25/11/2025 • :

LLM Ops: Что происходит после «ура, оно работает!»?

Мониторинг, логирование и поддержка LLM в продакшене — без этого ваша...

Этика и безопасность в продакшне: За пределами модерации

17/11/2025 • :

Этика и безопасность в продакшне: За пределами модерации

Как строить ответственные интеллектуальные системы, которым можно дове...

AI-Agents: Когда LLM нужно не просто ответить, а выполнить задачу. Архитектура автономных агентов.

23/09/2025 • :

AI-Agents: Когда LLM нужно не просто ответить, а выполнить задачу. Архитектура автономных агентов.

От чат-бота к цифровому сотруднику: как заставить языковую модель план...

Оптимизация затрат на LLM в продакшне: как не разориться на токенах.

18/09/2025 • :

Оптимизация затрат на LLM в продакшне: как не разориться на токенах.

От выбора модели до кэширования: практические стратегии снижения стоим...

Open-Source LLM vs Проприетарные API: стратегия выбора для предприятия.

05/09/2025 • :

Open-Source LLM vs Проприетарные API: стратегия выбора для предприятия.

Контроль, стоимость, безопасность данных. Когда свой Llama лучше, чем...

Эволюция RAG: от простого поиска к умному агент-ориентированному извлечению.

02/09/2025 • :

Эволюция RAG: от простого поиска к умному агент-ориентированному извлечению.

Multi-Hop, HyDE, агенты-ретриверы. Как заставить RAG отвечать на сложн...

LLM в продакшне: патерны и анти-патерны проектирования.

12/08/2025 • :

LLM в продакшне: патерны и анти-патерны проектирования.

Ошибки, которые стоят денег и времени. Что делать, а чего избегать при...

Векторные базы данных: почему PostgreSQL уже недостаточно для AI-приложений

17/07/2025 • :

Векторные базы данных: почему PostgreSQL уже недостаточно для AI-приложений

От реляционных JOIN'ов к семантическому поиску. Как и когда переходить...

Data Pipeline для AI: как превратить сырые данные в «пищу» для моделей

17/07/2025 • :

Data Pipeline для AI: как превратить сырые данные в «пищу» для моделей

От PDF-документов до векторных эмбеддингов. Проектирование надежного к...

1
2

Ваш опыт работы на этом сайте будет улучшен за счет использования файлов cookie.