Инсайты
Как внедрение ИИ работает на самом деле
Разборы архитектур, сравнения моделей под конкретные задачи и заметки из наших проектов.
Инсайты
ИИ и машинное обучение ·
Почему гибридный поиск обошел чистые эмбеддинги в нашем пайплайне Invoice AI
Чистые плотные эмбеддинги не справились с буквенно-цифровыми серийными номерами в нашем пайплайне Invoice AI. Объединение полнотекстового поиска PostgreSQL tsvector с косинусным расстоянием pgvector подняло точность совпадений top-1 с 61,4% до 94,8%.
6 мин чтения
ИИ и машинное обучение ·
Почему pgvector заменил Qdrant в нашем пайплайне Feedback AI
Мы перенесли 5 миллионов векторных эмбеддингов из кластера Qdrant в PostgreSQL 16 с pgvector 0.7. Рассказываем, как сократили накладные расходы на инфраструктуру, сохранив задержку поиска в пределах 50 мс.
5 мин чтения
Python ·
Парсинг логов матчей CS2 за 2 секунды: почему pandas обошел Polars в KLR.gg
Сравнение структуры памяти Apache Arrow и непрерывных блоков NumPy при расчете метрик Glicko-2 и HLTV Rating 2.0 в аналитическом движке KLR.gg.
5 мин чтения
ИИ и машинное обучение ·
Как работают ИИ-агенты: архитектура продакшн-агента
Агент — это модель, обёрнутая в восприятие, память, инструменты, оркестрацию и мониторинг. Практический разбор шести слоёв: что ломается в каждом и что мы с этим делаем.
5 мин чтения
Безопасность ·
OWASP Top 10 для LLM-приложений — для тех, кто их выпускает
Список 2025 года называет десять способов атаковать LLM-приложение. Как каждый выглядит в реальном чат-боте, RAG-системе или агенте — и какое исправление мы применяем в продакшене.
4 мин чтения
ИИ и машинное обучение ·
RAG в продакшене: чек-лист, который мы проходим перед запуском
RAG демонстрируется за день и ломается через месяц. Двенадцать проверок — данные, поиск, генерация, эксплуатация, — которые отличают пилот от системы, на которую полагаются люди.
4 мин чтения
Безопасность ·
Пентест или сканирование уязвимостей: что заказывать и когда
Клиенты просят «пентест» и часто имеют в виду сканирование; подрядчики продают сканирование и называют его пентестом. Что есть что на самом деле, сколько это стоит по времени и какое расписание работает для продуктовой команды.
4 мин чтения
Инженерная практика ·
Python, PHP или Node.js для бэкенда? Как мы выбираем на самом деле
Мы поставляем все три. Решение редко зависит от языка — оно зависит от команды, которая будет сопровождать систему, от библиотек, нужных задаче, и от профиля нагрузки. Простой разбор.
4 мин чтения
Безопасность ·
Безопасность ИИ-агентов в продакшене: семь контролей, которые мы не пропускаем
Агент, который читает вашу CRM и отправляет письма, — это сотрудник без здравого смысла и с бесконечным терпением к хорошо написанной атаке. Контроли, с которыми мы подключаем агентов к реальным системам и спокойно спим.
3 мин чтения
Облака, DevOps и высокие нагрузки ·
Пережить пиковую нагрузку: десять проверок перед распродажей, запуском или сезоном
Чёрная пятница, реклама на ТВ, старт продаж билетов — всплеск трафика известен заранее, как и отказы. Чек-лист, который мы проходим на e-commerce и высоконагруженных бэкендах до дня Х.
4 мин чтения