Промпт, RAG или fine-tuning: как выбрать
Пять способов адаптировать LLM под задачу — промпт, RAG, длинный контекст, инструменты, дообучение. Когда какой выбирать и где каждый — дорогая ошибка.
ЧитатьЖурнал
Каждая статья отвечает на один инженерный вопрос: схема, где ломается, как проверить. В конце — уровень программы, где тема разбирается с практикой.
Почему LLM галлюцинирует и как это измерить
Откуда берутся галлюцинации LLM, почему температура 0 не спасает и как измерять: чек-лист, эталонный набор, faithfulness, модель-судья, регрессия.
ЧитатьЧто такое MCP и MCP-сервер и когда он не нужен
MCP — открытый протокол подключения инструментов и данных к AI-приложениям. Как он устроен, чем отличается от tool calling, когда лишний и где в нём дыры.
ЧитатьАгент или workflow: как не построить лишнего агента
Чем агент отличается от workflow с LLM, какие паттерны закрывают большинство задач и что агент добавляет к стоимости, отладке и рискам.
ЧитатьКак стать AI-инженером: 12 уровней и честные сроки
Из чего состоит путь в AI-инженерию, сколько часов он занимает при разном темпе, где его можно сократить и чем подтверждается результат.
ЧитатьТокены и стоимость: как посчитать цену 100 000 запросов
Из чего складывается стоимость запроса к LLM-системе, формула расчёта на 100 000 запросов, где деньги утекают незаметно и как экономить без потери качества.
ЧитатьЭмбеддинги простыми словами
Эмбеддинг — числа, которыми модель описывает смысл текста. Как измеряют близость, где эмбеддинги подводят и как выбрать модель на своих данных.
ЧитатьЧто такое RAG и почему это не векторная база
RAG — это поиск плюс генерация, а векторная база — только одна деталь поиска. Из чего состоит RAG-пайплайн, где он ломается и как его проверять.
ЧитатьДиагностика уровня
С какого уровня начать?
Оставьте контакты — свяжемся, зададим несколько вопросов об опыте и целях и подскажем уровень входа: с нуля, с середины программы или через Fast Track для разработчиков.
Или напишите: hello@superint.ru