AI-агенты и RAG

Создаём умного помощника для поддержки клиентов в 2026 году | Автор: Марина Погодина AI-помощник для службы поддержки в России — это не магический чатик, который «сам всё знает», а очень приземлённая конструкция из регламентов, белых данных, аккуратного RAG и 152-ФЗ, который внимательно смотрит из угла. В этой статье я разложу по шагам, как я подхожу к созданию такого помощника с RAG-памятью именно под российские реалии, от архитектуры до типичных факапов. Если ты работаешь со службой поддержки,...

Как выбрать векторную базу данных для RAG: Pinecone, Chroma или Milvus? | Автор: Марина Погодина Векторные базы данных для RAG в России звучат как что-то из мира исследователей ИИ, но для российских специалистов это уже прикладная штука, которая или ускоряет работу, или добавляет проблем с Роскомнадзором. Когда я первый раз подключала векторную базу данных к RAG-пайплайну в российском облаке, быстро поняла: просто взять Pinecone из туториала и повторить нельзя, особенно если рядом ходит 152-ФЗ и новые требования локализации...

Пошаговое руководство по LangChain для создания RAG-приложений | Автор: Марина Погодина Я отношусь к тем людям, у кого папка с туториалами по langchain лежала на рабочем столе месяцами, а руки не доходили. LangChain для начинающих в российских реалиях звучит красиво, но как только вспоминаешь про 152-ФЗ, Роскомнадзор и любимые формулировки про локализацию ПДн, энтузиазм слегка падает. Особенно если хочется собрать простое RAG-приложение без кода, чтобы ИИ не выдумывал ответы, а аккуратно подтягивал их из вашей базы знаний или документов...

Пошаговая инструкция по созданию умного Telegram-бота | Автор: Марина Погодина Telegram-бот с RAG-памятью на n8n в России звучит как что-то между мечтой автоматизатора и кошмаром юриста, но это вполне реальная конструкция, если правильно подойти к архитектуре и 152-ФЗ. В этом тексте я пройду путь от идеи до рабочего прототипа: от того, как ведет себя чат бот Telegram с памятью, до настройки n8n и базовых требований по персональным данным. Я покажу, как собрать бесплатный бот Telegram, который не...

Как RAG и AI-агенты с памятью изменят бизнес в 2026 году | Автор: Марина Погодина RAG и AI-агенты с памятью в 2026 году в России — это уже не про «поиграться с чатиком», а про нормальную, взрослую инфраструктуру, которая вплетена в процессы, подчиняется 152-ФЗ и при этом реально экономит часы. Когда мы собираем чат с RAG для бизнеса, мы по сути строим умный слой над корпоративными данными: документы, базы, регламенты, тикеты, CRM. Если к этому добавить агента с памятью, который не забывает пользователя через пять минут, получается связка, способная заменить десятки рутинных действий в день...

Оптимизируем RAG-приложения с помощью LangSmith для лучшего контроля | Автор: Марина Погодина LangSmith для отладки RAG-приложений — это не волшебная кнопка, а рабочий стол разработчика, где видно, как модель реально себя ведет. Для российских специалистов по ИИ и автоматизации это особенно актуально, потому что к классическим проблемам генерации добавляются 152-ФЗ, локализация данных, новые требования к согласию и аудиту. В этой инструкции я разберу, как использовать LangSmith, LangSmith API и LangSmith...