AI-агенты и RAG

Узнайте, как AI агент помогает в анализе финансовой отчетности Я часто вижу в компаниях один и тот же сюжет: цифры есть, отчеты есть, а ясности нет. Вечный экспорт-импорт, правки в последнюю ночь, таблички с десятком версий, и где-то в этом шуме теряется ответ на простой вопрос — что у нас с деньгами и рисками. В этом гайде я разложу по полочкам, как устроить AI агента для финансового анализа так, чтобы отчетность становилась точнее, быстрее и менее нервной. Поговорим о структуре и безопасности по-российски, с учетом 152-ФЗ и хранения данных в РФ, без магии и иллюзий про замену людей...

Как выбрать подходящую базу данных для управления знаниями? Если говорить прямо, графовые и векторные базы стали моим ежедневным инструментом управления знаниями. Я вижу, как компании тонут в документах, чатах, таблицах и CRM, где важные смыслы теряются между строк, а люди повторяют одну и ту же работу. Я собираю эту россыпь в структуру: граф фиксирует связи и контекст, векторная база переносит в систему семантику текста и похожесть идей. В статье разложу по полочкам, где какая база применима, чем они отличаются от реляционных таблиц и как подружить их с процессами, n8n и Make...

Разбираемся, как обучить AI-агента правильно ссылаться на источники Когда мы говорим о AI-агентах, перед нами открывается целый мир возможностей. Эти программные решения способны выполнять различные задачи, начиная от поиска информации и заканчивая автоматизацией процессов. Одним из ключевых аспектов работы AI-агента является умение ссылаться на источники информации. В этой статье я расскажу, как научить вашего AI-агента указывать ссылки, какие методы и инструменты для этого использовать, и почему это так важно...

Создайте умного помощника в Telegram с возможностью распознавания Я люблю решать скучные задачи красиво: чтобы голосовые сообщения сыпались в Telegram, превращались в текст, собирались в память, отвечали по делу и сами же отправляли голосом. Без магии, но с инженерной аккуратностью. В этой статье показываю, как устроить такой голосовой AI-агент с памятью и распознаванием речи: какие блоки обязательны, где спотыкаются даже опытные, как проверить метрики и не залезть в красную зону по 152-ФЗ. Текст подойдёт тем, кто автоматизирует процессы на n8n или Make...

Как различные подходы влияют на эффективность AI-агентов? Когда я объясняю, как устроена память у моделей, мне удобно сравнивать её с рабочим столом и тумбочкой рядом. На столе только то, что нужно прямо сейчас — это контекстное окно. В тумбочке лежит всё остальное — это внешняя память. В этой статье разложу по полочкам, когда расширять стол, а когда лучше подкрутить тумбочку, чтобы не утонуть в бесполезных штуках и счетах за вычисления. Покажу, как строить сборки на n8n и Make.com, какие метрики считать и где обычно тонко...

Разбираемся, как создать агента для автоматического анализа документов Если коротко, мы соберем RAG-агента, который понимает юридические документы, вытаскивает нужные куски текста и объясняет, на что смотреть. Я покажу, как соединить извлечение, индексацию, эмбеддинги, генерацию и проверки, чтобы вопросы анализа документа звучали по делу, а ответы опирались на источник. Мой фокус — процессы и прозрачность: что хранить, где считать, как логировать, чтобы результаты анализа документов были воспроизводимыми и годились для аудита...