Руководство по RAG (Retrieval-Augmented Generation): архитектура, реализация и развертывание в продакшене
От базового RAG до продакшена: чанкинг, векторный поиск, реранкинг и оценка — всё в одном руководстве.
От базового RAG до продакшена: чанкинг, векторный поиск, реранкинг и оценка — всё в одном руководстве.
Управляйте данными и моделями с помощью саморазмещаемых ЛЛМ
Самостоятельное размещение LLM позволяет контролировать данные, модели и выводы — это практический путь к суверенитету ИИ для команд, предприятий и стран.
Тест скорости LLM на RTX 4080 с 16 ГБ видеопамяти
Запуск крупных языковых моделей локально обеспечивает вам конфиденциальность, возможность работы оффлайн и отсутствие затрат на API. Этот бенчмарк раскрывает, чего именно можно ожидать от 14 популярных LLMs на Ollama на RTX 4080.
Популярные Python-репозитории января 2026 года
Экосистема Python в этом месяце доминируется Claude Skills и инструментами для AI-агентов. В этом обзоре мы анализируем топовые трендовые репозитории Python на GitHub.
Трендовые репозитории Rust в январе 2026 года
Экосистема Rust бурно развивается, особенно в области инструментов для программирования на основе ИИ и терминальных приложений. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Rust на GitHub в этом месяце.
Трендовые Go-репозитории января 2026
Экосистема Go продолжает процветать с инновационными проектами, охватывающими инструменты ИИ, самоуправляемые приложения и инфраструктуру разработчиков. Этот обзор анализирует самые популярные репозитории Go на GitHub в этом месяце.
Выберите правильный менеджер пакетов Python
Этот всеобъемлющий руководство предоставляет информацию и подробное сравнение Anaconda, Miniconda и Mamba — трех мощных инструментов, которые стали незаменимыми для разработчиков Python и специалистов по данным, работающих с сложными зависимостями и научными вычислительными средами.
Самостоятельно развёртываемая альтернатива ChatGPT для локальных моделей большого языка
Открыть WebUI — это мощное, расширяемое и функциональное веб-приложение для взаимодействия с большими языковыми моделями.
Необходимый календарь технологий Мельбурна на 2026 год
Техническое комьюнити Мельбурна продолжает процветать в 2026 году с впечатляющим набором конференций, митапов и мастер-классов, охватывающих разработку программного обеспечения, облачные вычисления, ИИ, кибербезопасность и новые технологии.
Быстрый инференс LLM с использованием API OpenAI
vLLM — это высокопроизводительный, экономичный по памяти движок для вывода и развертывания больших языковых моделей (LLM), разработанный лабораторией Sky Computing Калифорнийского университета в Беркли.
Актуальные цены в австралийских долларах от местных розничных продавцов уже доступны.
Компьютер NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) поступил в продажу в Австралии у крупных розничных продавцов компьютеров с наличием на местных складах. Если вы следите за мировым ценообразованием и доступностью DGX Spark, то вам будет интересно узнать, что в Австралии цены варьируются от 6 249 до 7 999 австралийских долларов в зависимости от конфигурации накопителей и конкретного продавца.
Техническое руководство по обнаружению контента, созданного с помощью ИИ
Распространение контента, созданного с помощью ИИ, создало новую проблему: различение подлинного человеческого текста и “AI slop” - низкокачественного, массово произведенного синтетического текста.
Тестирование Cognee с локальными ЛЛМ - реальные результаты
Cognee — это фреймворк на Python для создания знаний из документов с использованием LLMs. Но работает ли он с самонастраиваемыми моделями?
Безопасные с точки зрения типов выходные данные LLM с BAML и Instructor
При работе с большими языковыми моделями в производственной среде получение структурированных, типизированных выходных данных имеет критическое значение. Два популярных фреймворка - BAML и Instructor - предлагают разные подходы к решению этой проблемы.