Словарь терминов ИИ для руководителя и инженера
Токен, контекст, температура, эмбеддинг, RAG, агент, галлюцинация и ещё два десятка терминов — коротко и по делу, без математики.
Нейрозаметки
Практика применения ИИ в работе — без хайпа. Разбираем, как выбирать модели, считать деньги, строить RAG и агентов и не сливать данные.
Какие данные нельзя отправлять во внешние нейросети и как это регулировать
Что из рабочих данных опасно вставлять в публичные чат-боты, как классифицировать информацию и написать внутренние правила работы с ИИ.
Сколько стоит ИИ в компании: токены, железо, люди и скрытые расходы
Из чего складывается бюджет на ИИ, как посчитать расход токенов и стоимость своего сервера и почему главная статья расходов — люди.
Промпты для рабочих задач: письма, отчёты, таблицы и протоколы встреч
Готовые шаблоны промптов для деловой переписки, отчётов, работы с таблицами и протоколов совещаний, плюс принципы, по которым их доделывать под себя.
ИИ-агенты в компании: что работает, а что пока хайп
Разбираем четыре типовых сценария ИИ-агентов — заявки, база знаний, мониторинг, аналитика — и где проходит граница между пользой и демо.
RAG простыми словами: как научить модель отвечать по своим документам
Как устроен поиск по документам с генерацией ответа: чанкинг, эмбеддинги, поиск, сборка промпта и ошибки, из-за которых RAG врёт.
Локальные модели на одной видеокарте: что реально запускается на 24–48 ГБ
Как прикинуть, какая модель влезет в видеопамять, что даёт квантизация, почему длинный контекст съедает память и как самому замерить скорость.
Облачный API или своё железо: как выбрать LLM под задачу
Четыре критерия выбора языковой модели для компании: данные, цена, задержка и качество. Когда хватит облака, а когда нужен свой сервер.