Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
Глава 11 — Поверхности атак и уязвимости протокола
Одиннадцатый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Классические атаки, адаптированные к MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — протокол-уровневые изъяны вокруг capability escalation и неаутентифицированного sampling, и неявное распространение доверия, делающее отравление контекста структурной проблемой, а не вопросом гигиены.
2026-04-09Глава 9 — Управление бюджетом внимания
Девятый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Context rot, обрыв lost-in-the-middle, tool-loadout rot и три архитектурных ответа — MCP, RAG, дообучение — на вопрос, где на самом деле живёт недостающее знание модели.
2026-04-07Глава 8 — Архитектурные раскладки развёртывания
Восьмой пост поглавного разбора LLM Primer IV. Три раскладки развёртывания, проявившиеся в MCP-экосистеме — reusable agent, strict purity, hybrid, — и четыре связывающих ограничения, определяющих, какая подходит какому проекту.
2026-04-06Глава 4 — Клиентские примитивы: агентное поведение и контроль
Четвёртый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Sampling, Roots и Elicitation — три небольших, контролируемых отверстия, которые MCP пробивает в стене между хостом и сервером, каждое — отданная назад возможность и принятый от имени пользователя риск.
2026-04-02Глава 1 — Кризис интеграций ИИ и подъём агентной архитектуры
Первый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Почему монолитные агенты распадаются по мере роста системных промптов, проблема интеграций N на M, скрытая под этим, и переход от prompt engineering к context engineering, под который и был построен MCP.
2026-03-30Глава 11 — Непрерывные обновления и оптимизация пайплайна
Одиннадцатый и заключительный пост разбора LLM Primer III. CDC и инкрементальная индексация держат корпус свежим, семантическое кеширование и тиринг моделей держат латентность низкой, а четырёхстадийная петля обратной связи закрывает разрыв между тем, что продакшен говорит команде, и тем, что команда реально меняет — плюс мост в Том IV про Model Context Protocol.
2026-03-28Глава 10 — Ведущие фреймворки оценки
Десятый пост разбора LLM Primer III. Полевой путеводитель по фреймворкам, превращающим Триаду оценки в нечто, что команда способна реально гонять — RAGAS, TruLens, DeepEval с одной стороны, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik с другой, и Evaluation Gap, которую ни один пока не закрыл.
2026-03-27Глава 9 — Триада оценки RAG
Девятый пост разбора LLM Primer III. RAG-система может отказывать в трёх разных местах, а отказы снаружи неразличимы. Триада оценки — релевантность контекста, верность и релевантность ответа — это малый словарь, не дающий чинить одну ошибку, измеряя другую.
2026-03-26Глава 8 — Анонимизация данных в RAG-пайплайне
Восьмой пост разбора LLM Primer III. Анонимизация до генерации против после, три семейства техник — маскирование, синтетическая замена, дифференциальная приватность — и компромисс полезность–приватность, определяющий, остаётся ли система вообще полезной.
2026-03-25Глава 7 — Реализация контроля доступа
Седьмой пост разбора LLM Primer III. Документ-уровневые ACL как фундамент, RBAC с метками чувствительности Microsoft Purview, ReBAC с Zanzibar и SpiceDB и дисциплина pre-filter против post-filter, работающая под всеми ними.
2026-03-24Глава 6 — Модели угроз и уязвимости RAG
Шестой пост разбора LLM Primer III. Расширенная поверхность атаки поиска — отравление корпуса, adversarial-чанки, непрямой prompt injection, инверсия эмбеддингов и проблема confused deputy в агентном RAG. Конкретные атаки, каждая продемонстрирована, каждая воспроизводима.
2026-03-23Глава 5 — Архитектура поискового пайплайна
Пятый пост разбора LLM Primer III. Почему одиночный векторный поиск — это не пайплайн: гибридный поиск, reciprocal rank fusion, cross-encoder reranking и переписывание запроса и HyDE, собранные в продакшен-архитектуру, к которой сходятся зрелые RAG-системы.
2026-03-22Глава 4 — Выбор подходящей векторной базы данных
Четвёртый пост разбора LLM Primer III. Архитектурный раздел между специализированными векторными базами и расширениями вроде Postgres, лидеры managed-сегмента (Pinecone, Vertex), open-source поле (Qdrant, Milvus, Weaviate), встраиваемые опции и три операционные оси — резидентность, ops, стоимость, на которых решается реальный выбор.
2026-03-21Глава 3 — Продвинутые фреймворки чанкинга
Третий пост разбора LLM Primer III. Спектр чанкинга от фиксированного размера до учёта структуры, миф об overlap, обрыв контекста, тихо разрушающий поиск, и техники contextual retrieval и late chunking, переписавшие фронтир.
2026-03-20Глава 2 — Интеллектуальный парсинг документов
Второй пост разбора LLM Primer III. Почему PDF — это не текстовый файл, что на самом деле сохраняют парсеры с учётом макета, текущий ландшафт инструментов (LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR) и мультимодальный трек, ищущий по изображениям страниц напрямую.
2026-03-19Глава 1 — Эволюция архитектуры RAG
Первый пост разбора LLM Primer III. Четыре архитектурные позы RAG — Naive, Advanced, Modular, Agentic — читаются как история о передаче LLM всё большей агентности по одному решению за раз, и честный ответ на вопрос, когда дообучение лучше поиска.
2026-03-18LLM Primer III — Введение в серию и оглавление
Открываем поглавный разбор третьей книги серии LLM Primer — Корпоративный ИИ с RAG. Почему retrieval-augmented generation выглядит просто снаружи и состоит из стопки дисциплин внутри, для кого эта книга и расписание одиннадцати постов с 18 по 28 марта.
2026-03-17Глава 9 — RAG: сшиваем свежую информацию в контекст
Девятый пост разбора LLM Primer I по главам. Что на самом деле делает RAG (Retrieval-Augmented Generation), как он подпирает чувство времени и фактическую точность модели, и где начинается разница между хорошим и плохим RAG.
2026-02-26Глава 8 — Когда одной модели мало: инструменты и агенты
Восьмой пост разбора LLM Primer I по главам. Территория, где модель обретает руки — использование инструментов, вызов функций, агенты — и новый §8.6 издания 2026 года с паттернами агентов: ReAct, планировщик-исполнитель, рефлексия.
2026-02-25Глава 5 — Ещё остаются мелкие изъяны
Пятый пост разбора LLM Primer I по главам. Почему галлюцинации, отсутствие чувства времени, проблемы с вычислениями и колебания согласованности — не баги, а свойства одного и того же механизма предсказания следующего токена.
2026-02-22