Нотатки з лабораторії: агенти, суверенна інфраструктура, дані, видимість і PropTech.
Сторінка 7 з 9 · 102 записів
Кешування промптів LLM у 2026 році: що таке кеш сталого префіксу, чим відрізняється від семантичного кешу та як структурувати промпт, щоб він потрапив у кеш.
Промпт-інжиніринг для компаній у 2026 році: техніки, що підвищують якість LLM, помилки, які коштують токенів і часу, guardrails, RODO та AI Act у проєктуванні промптів.
Зловмисна інструкція в контенті може перехопити асистента ШІ. Що таке prompt injection і як ми будуємо захист, перш ніж щось піде не так.
Оцінка RAG крок за кроком: golden set, метрики faithfulness і relevance, LLM-as-judge, регресійні тести та аудиторський слід AI Act для систем RAG.
Два шляхи до моделі, яка знає вашу компанію. Коли достатньо RAG, коли потрібен fine-tuning — і чому найчастіше обирають RAG.
Що таке реренкінг у RAG, коли cross-encoder перемагає ANN і як побудувати пошуковий пайплайн, який повертає релевантні фрагменти, а не просто схожі.
Чому людський нагляд — це не гальмо автоматизації, а її умова. Human-gate, explainability та AI Act в одній архітектурі.
Звідки береться упередженість у системах ШІ, як її вимірювати та обмежувати на кожному етапі: від даних через модель до впровадження. Практичний посібник з перспективи 2026 року.
Мультиагентні системи AI 2026: коли оркестрація багатьох спеціалізованих агентів перемагає одного перевантаженого та як уникнути петель, витрат і хаосу.
Коли використання ШІ вимагає договору доручення даних (DPA), що він має містити та як уникнути правових прогалин при впровадженні асистента чи автоматизації.
Модель, яка бачить. Vision AI читає документи, описує фото та витягує дані з зображень — де це реально економить години.
Голос чи текст? Це не конкуренція, а два канали з різними сильними сторонами. Коли обирати який — і коли обидва.
Конкретні висновки про AI-агентів, суверенну інфраструктуру та видимість у моделях — без спаму.
Бажаєте RSS? /uk/feed.xml