Большинство ИИ-агентов выглядят классно в демках, но в проде они не справляются с реальными бизнес-задачами. Проблема обычно не в самой модели, а в том, что сама по себе LLM не несет большой ценности для бизнеса. Ценность создает только ИИ-система с правильным контекстом, метриками
95% корпоративных пилотов по внедрению LLM проваливаются. При этом фрилансеры и инди-специалисты показывают кратный рост эффективности с теми же инструментами. Проблема не в технологии — проблема в том, что старые методы внедрения инноваций здесь не работают. Компания не может внедрить LLM сверху, а сотрудники не хотят внедрять снизу. Почему так и что с этим делать? Ну-ка, ну-ка...
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые
В данной статье рассматривается подход к интеграции Apache CloudStack (ACS) со сторонними системами посредством экспорта событий в брокер очередей сообщений Apache Kafka. В современном мире полноценное оказание услуг без интеграции продуктов практически невозможно. В случае сетевых и облачных сервисов, важной является интеграция с биллинговыми системами, системами мониторинга доступности, службами клиентского сервиса и прочими инфраструктурными и бизнес-ориентирванными компонентами. Читать дальше →