Автономная диагностика СУБД требует от LLM-агента не просто генерации текста, а точной последовательности действий: сбора телеметрии, анализа планов запросов и блокировок. Мы провели эксперимент по оптимизации окружения ИИ-агента (Virtual DBA) для Postgres. Использовав механизм записи и…
Привет, Хабр! На связи команда GigaChain. В этой статье мы расскажем, как итеративно настраивали обвязку (harness) Deep Agents под особенности GigaChat: правили промпты и описания инструментов, а часть правил зашивали прямо в код, и как сделали для этого открытый бенчмарк harness-bench-fast, чтобы измерять прогресс. На зафиксированном сете из 391 задачи подключение профиля подняло долю решённых задач с 77,2% до 87,0%, а расход токенов сократило практически вдвое. Читать далее
Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему без использования сторонних RAG-фреймворков (LangChain, LlamaIndex и т.п.). Моя цель - понять, как на самом деле работает RAG под капотом: от разбиения текста до генерации ответа. Проблема, которую решает RAG Готовые LLM модели имеют несколько недостатков: Читать далее
Современные AI-агенты действуют в реальном мире с помощью доступных им инструментов (tools). Ядро вокруг модели (LLM), которое позволяет всему этому работать (harness), серьезно влияет на качество и стоимость конечных ответов. При этом добавление в harness простого JavaScript может существенно…