Нотатки з лабораторії: агенти, суверенна інфраструктура, дані, видимість і PropTech.
Сторінка 4 з 9 · 102 записів
OWASP LLM Top 10 описує 10 класів вразливостей великих мовних моделей. Як кожна з них виглядає у виробничій системі та як будувати багатошаровий захист.
Семантичний кеш LLM у 2026: як працює поріг подібності ембедінгів, коли скорочує витрати на 40-60%, які ризики несе та як керувати інвалідацією.
Чатбот AI для корпоративного сайту — це не просто віконце з відповідями. Як обрати підхід, побудувати на даних і уникнути типових помилок впровадження.
Як обрати стратегію чанкінгу документів для RAG у 2026 році: фіксований розмір, recursive, семантичний, таблиці та код. Конкретні розміри та overlap.
AI досягає лікарської точності у вузьких діагностичних завданнях, але без explainability, нагляду та відповідності до AI Act не підходить для самостійних клінічних рішень.
Що таке синтетичні дані, коли вони замінюють реальні дані в навчанні та тестуванні ШІ, як їх генерувати відповідно до RODO та AI Act і які ризики контролювати.
Три провідні родини моделей, три різні профілі. Порівняння за виміряними параметрами — і коли обирати який.
Дізнайтеся про 7 основних причин невдач проєктів AI у компаніях: від поганих даних і відсутності guardrails до ігнорування RODO та AI Act. З'ясуйте, як їх усунути.
Як обрати модель ембедінгів для RAG з українськими документами у 2026 році: критерії, порівняння мультимовних та монолінгвальних моделей, оцінка на власних даних.
Як протестувати агента ШІ перед впровадженням у 2026 році: golden set, faithfulness, точність викликів інструментів, регресійні тести та межі LLM-as-judge.
Корпоративний GPT на базі знань — це RAG-асистент, який відповідає з ваших документів. Як його побудувати, що забезпечити на рівні безпеки та коли він окупається.
Гібридний пошук BM25 + вектори 2026: коли семантика не справляється з SKU, як працює фузія RRF і як налаштувати hybrid search у системі RAG.
Конкретні висновки про AI-агентів, суверенну інфраструктуру та видимість у моделях — без спаму.
Бажаєте RSS? /uk/feed.xml