Как развивались системы агентского ИИ, из каких компонентов они состоят, каковы их типовые архитектуры и чем отличаются друг от друга топологии построения рабочих процессов LLM. История развития систем агентского ИИ Развитие и практическое внедрение больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) привело к появлению систем агентского ИИ, где LLM динамически...
Как сократить затраты на хранение исторических данных в ClickHouse для ИИ-сценариев, сохранив высокую скорость аналитики по широким таблицам и озеру данных: эволюция колоночной СУБД в новом проекте с исходным кодом Antalya от Altinity. Проблемы совмещения ClickHouse с озерами данных и способы их решения Благодаря колоночной структуре хранения данных ClickHouse не...
Как связать ИИ-агентов: событийно-ориентированная архитектура и потоковая передача событий для интеграции доменных LLM в мультиагентную систему. Зачем нужна интеграция ИИ-агентов О проблеме изоляции и рассинхронизации данных в корпоративных хранилищах мы уже писали здесь. Похожая ситуация наблюдается и при внедрении систем агентского ИИ, где большие языковые модели (LLM, Large Language Model)...
Что такое Apache Wayang, чем он похож на Beam и в чем разница с Trino: архитектура и принципы работы еще одного распределенного фреймворка интеграции данных. Что такое Apache Wayang и чем это отличается от Trino Trino – это мощный, но далеко не единственный инструмент распределенного выполнения аналитических запросов, способный обрабатывать...
Почему MCP-серверы с технологиями потоковой передачи событий в LLM стали трендом: примеры обогащения ИИ-агентов контекстом из Kafka. Внедрение MCP в Confluent Cloud для взаимодействия с Apache Kafka Хотя MCP-протокол, позволяющий ML-модели новыми контекстными данными, что необходимо для больших языковых моделей (LLM, Large Language Model), довольно прост с технической точки зрения,...
Как улучшить интеграцию LLM в бизнес-процессы и информационные системы через стандартизированную передачу контекстной информации: текстовый MCP-протокол для LLM. Что контекстный протокол модели и почему он важен для LLM Одно из ключевых отличий популярных ИИ-инструментов, больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) – это их способность генерировать ответы с учетом контекста....
Как LLM упрощают работу дата-инженера: новые декораторы TaskFlow API в Apache Airflow для внедрения больших языковых моделей в DAG. Обзор Airflow AI SDK на основе Pydantic AI с практическим примером про анализ отзывов. ИИ в инженерии данных Мультимодальность современных инструментов машинного обучения, когда одна ML-модель может принимать на вход данные...
В поддержку нашего нового курса для дата-инженеров Школа Больших Данных проводит очередной бесплатный митап для аналитиков, архитекторов, инженеров данных, разработчиков, DataOps- инженеров и тех, кто интересуется современными технологиями обработки данных. Trino – это распределенный SQL-движок с массово-параллельной архитектурой и открытым исходным кодом. Он предназначен для работы с большими объемами данных в...
Как избежать потери данных при асинхронной вставке в Clickhouse при сбое сервера и зачем в версию 24.2 добавлен адаптивный тайм-аут очистки буфера: тонкости ETL с колоночной СУБД. Асинхронная вставка с возвратом подтверждения Недавно мы рассказали, чем хороши асинхронные вставки в ClickHouse и отметили, что при их использовании можно настроить параметр...
Коллеги, как обычно, мы идем в ногу со временем и постоянно обновляем наши курсы с учетом выхода новых релизов. Приглашаем вас на обновленный курс по администрированию Apache Kafka, где учтены самые главные изменения относительно предыдущих версий: Архитектура Kafka 4 Эволюция Kafka: от Zookeeper к KRaft Новая архитектура без Zookeeper (KIP-500,...