Новости для разработчиков без шума — My Dev News в Telegram.
Тег
Все статьи блога с этим тегом.
Права доступа в промышленном RAG нельзя оставлять модели. Как изолировать арендаторов, применить список доступа до извлечения, закрыть скрытые каналы утечки и измерить полноту при жёстких фильтрах.
Конвейер приёма документов для промышленного RAG: неизменяемый оригинал, разбор PDF и сканов, таблицы без сломанных ячеек, карантин парсера, версии и идемпотентность.
Как текст становится токенами и векторами, что делает Transformer, чем обучение отличается от RAG, и как из Markdown собрать поиск знаний для модели.
Уровни адаптации языковых моделей: что меняет веса, что подключает знания и инструменты, и как выбрать подход без «дообучения на PDF».
Как выбрать и эксплуатировать векторную базу: алгоритмы поиска, фильтры, арендаторы, PostgreSQL с pgvector против отдельного хранилища.
Как построить инженерный контур оценки ИИ: золотые наборы, метрики поиска и генерации, регрессионные барьеры в CI, теневой трафик, выпуск и FinOps LLM-шлюза.
Практическое руководство по промышленным RAG-системам: подготовка корпуса, гибридный поиск, переранжирование, оценка качества, безопасность, наблюдаемость и поэтапный план внедрения.
Практическая архитектура защиты от промпт-инъекций в RAG и агентных системах: происхождение документов, изоляция контекста, минимальные полномочия, контроль исходящего трафика, песочницы и проверяемая многоуровневая защита.
Контролируемые эксперименты с разбиением документов с сохранением структуры и цитат.
Эталонный набор для оценки поиска и ответов RAG: разметка, версии и контроль регрессий.
Сочетание BM25, векторного поиска и reciprocal-rank fusion с измеримыми производственными ограничителями.
Эксплуатация этапа переранжирования RAG с явными бюджетами качества, задержки и стоимости.
Как объединить бизнес-задачи, знания, RAG, агентов, безопасность и наблюдаемость в устойчивую корпоративную ИИ-платформу.
Как выстроить безопасный жизненный цикл изменений в корпоративной ИИ-платформе: от требований и тестов до выпуска, отката и мониторинга.
Как организовать наблюдаемость корпоративного ИИ: от инфраструктуры и RAG до безопасности, качества ответов и бизнес-метрик.
Как измерять качество корпоративного ИИ по поиску, ответам, безопасности и влиянию на бизнес-процессы.
Как спроектировать масштабируемый RAG для множества источников, миллионов документов и разграничения доступа.
Как очистить, описать, разбить и безопасно индексировать корпоративные документы для качественных ответов ИИ.
Как выбрать языковую модель для корпоративного ИИ по сценариям, безопасности, стоимости и требованиям к инфраструктуре.
Как выбрать ограниченный и безопасный пилот корпоративного ИИ, определить критерии успеха и подготовить масштабирование.
Как выявить, классифицировать и безопасно подключать знания предприятия для RAG и корпоративного поиска.
Как связать корпоративный ИИ с ERP, сохранив ERP источником достоверных данных, роли доступа и контроль операций.
Как агентные системы связывают языковую модель с корпоративными сервисами и автоматизируют процессы под контролем человека.
Как отличить задачи корпоративных знаний от задач поведения модели и понять, когда дообучение оправдано.
Почему защита данных, права доступа, проверяемость ответов и аудит должны определять архитектуру корпоративного ИИ с первого дня.
Как спроектировать надежную и масштабируемую инфраструктуру корпоративного ИИ, начиная с бизнес-сценариев и требований безопасности.
Как векторная база ускоряет поиск по знаниям предприятия, сохраняет права доступа и становится частью надежной RAG-архитектуры.
Как векторные представления помогают находить корпоративные знания по смыслу, не отменяя точный поиск и требования безопасности.
Как RAG отделяет корпоративные знания от модели, поддерживает актуальность документов и сохраняет проверяемый доступ.