При разработке ИИ-агента для базы знаний, мне казалось, что задача почти типовая: складываем информацию в Qdrant, находим информацию через векторный поиск и поиск в интернете и формируем красивый ответ через LLM. На деле ИИ-агент начал уверенно галлюцинировать, приносить не только…
Qdrant — это векторная база данных, которую используют для поиска похожих текстов, изображений и других объектов. Например, Qdrant часто применяют в чат-ботах, RAG-системах, рекомендательных сервисах и приложениях на базе искусственного интеллекта.Однако после установки Qdrant важно правильно настроить доступ и хранение данных. Если просто открыть порт базы данных в интернет, злоумышленники могут попытаться получить доступ к коллекциям или удалить данные. Читать
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир и в последнее время я занимаюсь разработкой агентов на LangGraph. Отладка LangGraph-агента - это отдельная боль: когда граф начинает жить своей жизнью, а LLM уходит в бесконечные циклы, понять, что случилось, становится сложно. В этой статье я покажу, как связать LangGraph с LangFuse для трассировки и покажу как управлять промптами как кодом (версионирование и миграция). Читать далее
Недавно мы выпустили статью “Всё про Qdrant. Обзор векторной базы данных”, в которой подробно познакомились с данным сервисом. Сегодня мы рассмотрим векторную БД с практической стороны. В статье будет описана инструкция по разработке no-code RAG-приложения на основе n8n с использованием Qdrant и OpenAI. Читать далее