С чего начать
Если вы здесь впервые — эти три записи дают общую картину. Дальше можно идти по указателю тем.
- 01 12 мин
Рабочий контур вместо «внедрить ИИ»
Почему просьба «внедрить ИИ» не превращается в задачу, что приходит ей на замену и как выглядит проверка, которую контур может провалить.
ИИ не внедряют. Замыкают конкретный контур: вход, преобразование, проверка, выход, владелец.
- 02 6 мин
Кто отвечает за результат, если работу сделал агент
Ответственность не делится с инструментом. Разбираю рабочую модель: владелец результата, журнал действий, точка принятия — и что писать в регламенте, чтобы это не осталось словами.
Отвечает тот, кто принял результат. Всё остальное — механика, которая делает это утверждение исполнимым.
- 03 6 мин
База знаний, которая действительно ищется
Почему семантический поиск не спасает плохо устроенную базу: где теряется качество, что делает нарезка, зачем нужен реранкер и как измерять, стало ли лучше.
Находимость создаётся структурой на входе. Поиск на выходе только проявляет то, что уже есть.
-
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота
Разница не в модели и не в интерфейсе, а в том, кто решает следующий шаг. У бота сценарий задан заранее, у агента — выбирается на ходу.
-
Зачем нужен реранкер в поиске
Векторный поиск сравнивает вопрос и фрагмент по отдельности, реранкер смотрит на них вместе. Отсюда и разница: он видит отрицание, которое вектор не видит.
-
Что нельзя отправлять в облачную нейросеть
Отправка персональных данных в зарубежный сервис — это трансграничная передача со своими требованиями. Разбираю практическую границу и что делать, если данные всё-таки нужны.
-
Как посчитать токены в тексте
Токен — не слово и не символ. Считать надо токенизатором конкретной модели, и на русском результат отличается от английского примерно в 1.29 раза.
Дальше — по направлениям или сразу с рабочей задачей.