Подробные руководства и практические инструкции по ИИ-автоматизации
Практическое руководство по prompt caching в OpenAI, Anthropic и Gemini на 2026 год: цены, TTL, cache_control breakpoints, совместимость с tool use и мониторинг hit rate с примерами на Python.
Сравнение Langfuse, LangSmith и Arize Phoenix в 2026: self-host, OpenTelemetry, prompt management, LLM-as-Judge и реальные цены на 3M трейсов в месяц.
Как получить гарантированно валидный JSON от LLM в 2026: Structured Outputs OpenAI, tool use в Claude, responseSchema в Gemini, Pydantic через Instructor и эвалы перед продакшном.
Практический разбор AI Agent в n8n: четыре паттерна агентов, LangChain.js под капотом, self-hosted Docker, Ollama для локальных LLM и память агента.
Сравнение RAGAS, DeepEval, Promptfoo, LangSmith и Langfuse на одном RAG-кейсе. Метрики faithfulness и LLM-as-a-Judge, рабочий Python-код и интеграция в CI.
Сравнение pgvector, Qdrant, Weaviate, Milvus и Pinecone в 2026 году: бенчмарки QPS, цены, фильтрация, квантизация и понятная схема выбора векторной БД для RAG-проектов.
Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт от Anthropic для подключения LLM к внешним инструментам и данным. В этом руководстве разберём архитектуру MCP, напишем свой сервер на Python с tools, resources и prompts, реализуем клиента и подключим его к Claude Desktop, Cursor и собственному агенту.
Практическое руководство по мульти-агентным AI-системам: архитектурные паттерны, сравнение фреймворков LangGraph и CrewAI, протоколы MCP и A2A, примеры кода на Python и советы для production.
Практическое руководство по RAG-пайплайнам: от Naive RAG до Agentic RAG и GraphRAG. Гибридный поиск, re-ranking, семантический чанкинг, CRAG и оценка качества — с примерами кода на Python.
Разбираем архитектуру Function Calling и Tool Use в LLM-агентах: от агентного цикла до паттернов маршрутизации и параллельных вызовов. Примеры на Python для OpenAI и Claude API, безопасность и оптимизация.