Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
Глава 10 — Память для долгих задач
Десятый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Краткосрочная память через окна и ReAct-черновики, долгосрочная память через эпизодические векторы и семантические хранилища, и техники сжатия, держащие агента продуктивным часами и днями.
2026-04-08Глава 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 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.
2026-03-20LLM 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.
2026-02-26