Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте
Графовые базы данных усиливают RAG-системы, добавляя понимание связей между данными для сложных запросов и многошагового вывода. Гибридный подход сочетает векторный поиск с графовым обходом, а пошаговое внедрение охватывает подготовку данных, схему, индексацию и оркестрацию. Важны безопасность, управление и compliance для продакшена.
Предприятия тратят миллиарды на генеративный ИИ, но большинство пилотов не выходит за рамки тестов из-за проблем с инфраструктурой. Композитный и суверенный ИИ помогает масштабировать проекты, сохраняя данные под контролем и снижая затраты — к 2027 году такой подход выберут 75% компаний. Эксперты объясняют, почему пилоты работают в теории, но терпят крах в реальности.
Инженерия контекста решает проблему ограниченного окна в больших языковых моделях, управляя информацией в приложениях и агентах. Материал разбирает тему на трех уровнях: от базового понимания bottleneck до продвинутых архитектур памяти и оптимизаций. Узнайте стратегии для стабильной работы систем без галлюцинаций и забываний.
Google интегрирует NotebookLM с Gemini, позволяя использовать ноутбуки как контекст для запросов и расширяя знания чат-бота. Это решает ограничения встроенного чата NotebookLM и поддерживает работу с Gems. Инструмент, запущенный в 2023 году, идеален для RAG в образовании и регулярно обновляется.
The New York Times подал в суд на Perplexity, обвиняя стартап в массовом нарушении авторских прав и обходе технических ограничений доступа к сайту. По версии газеты, ИИ-сервис детально пересказывает платные материалы, лишая издателя трафика и доходов, а также генерирует вымышленные рекомендации и факты, приписывая их NYT и связанной площадке Wirecutter. Конфликт стал частью волны из более чем 60 исков правообладателей против ИИ-компаний в США.
Исследователи создали General Agentic Memory (GAM) — систему, которая борется с потерей информации в длинных взаимодействиях ИИ-агентов, сочетая хранение и глубокий поиск. GAM превосходит RAG и модели с большим контекстом в тестах, особенно в сложных задачах. Другие команды, включая Anthropic и Deepseek, тоже развивают подходы к памяти ИИ.
С помощью Bag of Words можно быстро подключить большую языковую модель к SQL-базам и создать ИИ-аналитика для ответов на бизнес-вопросы. Статья описывает шаги развертывания, включая подготовку данных, тестирование и масштабирование, а также типичные вызовы. Это упрощает интеграцию без лишнего кода и помогает получать надежные insights.
NVIDIA и Microsoft объединили усилия для интеграции SQL Server 2025 с моделями Nemotron RAG, позволяя создавать быстрые и защищенные ИИ-приложения на корпоративных данных. Архитектура решает проблемы производительности RAG, упрощает развертывание и обеспечивает гибкость в облаке или локально. Это открывает путь к семантическому поиску и рекомендациям прямо в базе данных.
Подробный план самообучения поможет освоить инженерию ИИ от основ Python до продвинутых агентных систем и LLMOps. Каждый шаг включает ресурсы, проекты и ключевые навыки для построения реального портфолио. Следуя roadmap, можно войти в профессию без степени по ИИ.
Сравниваем роли специалиста по данным и инженера ИИ: обязанности, навыки, рынок труда и зарплаты. Разбираем, как выбрать путь по интересам и подготовиться к 2026 году. Обе профессии востребованы, но акценты разные — анализ данных или создание ИИ-продуктов.
Сайт обновили с упором на удобный просмотр ленты и блог-стиль публикаций. Запустили Context on Demand — RAG-систему для работы с контекстом статей и архивом пяти лет. Функция экспериментальная, но уже полезна для быстрых поисков, ее доработают для лучшей интеграции человеческого и ИИ-подхода.
Chicago Tribune подала в суд на Perplexity, обвиняя ИИ-поисковик в дословном воспроизведении статей и использовании контента газеты в системах Retrieval Augmented Generation без разрешения, а также в обходе платного доступа через браузер Comet. Иск дополняет серию судебных разбирательств издателей против OpenAI, Microsoft и других игроков индустрии, а также поднимает вопрос о том, как закон об авторском праве применяется не только к обучению моделей, но и к RAG-подходу и агентному браузингу.
Инженерия контекста выходит на первый план, заменяя устаревшую инженерию промптов и фокусируясь на создании устойчивых сред для ИИ. Этот подход использует память, данные и структуру, чтобы модели работали последовательнее и эффективнее в реальных задачах. В итоге ИИ превращается из инструмента в партнёра, способного к глубокому пониманию.
ИИ-цифровые персоны позволяют экспертам масштабировать себя, создавая цифровых двойников на базе личных данных. Они обрабатывают запросы круглосуточно, фильтруют лиды и сохраняют стиль общения. Реальные примеры из риелторства, HR, образования, консалтинга и VC показывают, как это повышает продуктивность и доходы.
Статья делится десятью практическими выводами по разработке приложений на базе больших языковых моделей для инженеров в отраслях вроде процессов и кибербезопасности. Выводы охватывают этапы от постановки задачи до интеграции и оценки, подчеркивая усиление экспертизы, структуру и реальные тесты. Это поможет избежать типичных ошибок и создать полезные инструменты.
Агентный поиск информации сочетает традиционные методы вроде TF-IDF и современные подходы на базе RAG для эффективного нахождения данных с помощью ИИ-агентов. Статья описывает создание собственной системы RAG, использование управляемых сервисов и интеграцию инструментов поиска в LLM для повышения качества ответов. Такой подход позволяет агентам самостоятельно решать, когда применять поиск, что улучшает результаты в сложных сценариях.