AI.Dialogs

Типичный запрос от бизнеса: "Хотим внедрить ИИ-ассистента который знает все наши регламенты, базу знаний, историю проектов. Давайте обучим модель на наших данных! Или просто развернём готовое RAG-решение!" Звучит логично. На практике 80% таких проектов проваливаются в первые 3 месяца. Почему? Потому что под этими словами скрывается фундаментальное непонимание, как работают языковые модели. Давайте разберёмся, что такое RAG на самом деле и почему это определяет успех или провал вашего ИИ-проекта...

Вы когда‑нибудь ловили себя на том, что нейросеть «не понимает» ваших задач и выдаёт странные ответы? Это происходит потому, что LLM‑модель не знает контекста и работает вслепую. Наш подход к AI‑driven разработке помогает превратить ИИ в полноценного помощника и построить процесс так, чтобы семь раз отмерить, а один раз сгенерировать. Первое, что нужно понять: ИИ — не замена программиста, а его усилитель. Модель умеет генерировать код, но без четкого контекста будет гадать. Поэтому вся AI‑разработка держится на трёх столпах: Зафиксируйте идею...

За год корпоративных тренингов мы провели обучение для более чем двухсот IT-специалистов и заметили интересную закономерность. Практически все проходят схожий путь эволюции в работе с искусственным интеллектом. Разработчики, системные аналитики, продакт-менеджеры, тимлиды, архитекторы - большинство идет по похожей траектории развития. Здесь были абсолютно все. На этом этапе мы делаем всю работу руками. Разработчики пишут код строчка за строчкой, аналитики создают диаграммы в Visio или Figma, продакт-менеджеры составляют техзадания в Word, архитекторы рисуют схемы в PowerPoint...

Этот метод помогает нейросети не просто дать один ответ, а разбить задачу на этапы, предложить несколько вариантов решений и выбрать лучший из них. Tree of Thoughts – это метод, который работает как система принятия решений. Вместо того чтобы решить задачу за один шаг, нейросеть: По сути, нейросеть анализирует задачу как человек, размышляющий над сложной задачей. Она не делает выбор "наугад", а систематически перебирает варианты. Если вы разрабатываете ассистента или другую систему на базе LLM, Tree of Thoughts помогает сделать модель более умной и гибкой. Вот как можно применить метод: 1. Декомпозиция задачи Разбейте большую задачу на этапы...

Пробовали ли вы когда-нибудь поручить нейросети решить что-то действительно масштабное? Например, попросить её создать техническое задание для проекта с нуля, написать развернутый анализ данных или расписать поэтапный план внедрения продукта? Ожидаешь, что модель выдаст понятный и связанный ответ, но вместо этого получаешь что-то громоздкое, бессвязное или слишком поверхностное. А всё потому, что объёмные задачи часто требуют не одного запроса... И тут на сцену выходит метод Prompt Chaining. Prompt Chaining, или "цепочка промптов", — это метод, при котором задача делится на этапы, каждый из которых формулируется отдельным запросом к нейросети...