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)...
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...
Чем ML-сценарии работы с данными отличаются от типовых аналитических нагрузок и почему колоночные форматы не справляются с ними: сложности Parquet и ORC в хранении данных для машинного обучения. Почему колоночные форматы не справляются со всеми ML-сценариями Хотя колоночный формат хранения данных хорошо подходит для многих современных сценариев, таких как машинное...
Зачем использовать ClickHouse для аналитики в реальном времени с агентами ИИ и как это сделать: современные вызовы внедрения LLM. Как реализовать ML-систему агентского ИИ с ClickHouse Продолжим разговор про агентский ИИ на основе LLM, когда ML-система не просто реагирует на запросы пользователя, а работает автономно, интеллектуально решая задачи без прямого...
Чем хорош агентский ИИ, какие риски и проблемы с ним связаны, и как их избежать: технические и организационные меры внедрения ML-систем в реальный бизнес. Что сдерживает внедрение агентского ИИ Мы уже писали об агентском ИИ, когда ML-система не просто реагирует на запросы пользователя, а работает автономно, интеллектуально решая задачи без...
Почему генеративный ИИ основан на потоковой обработке данных и EDA-архитектуре, для чего оценивать качество LLM-модели и как построить такую систему мониторинга: подходы и технологии. О важности потоковой обработки данных и EDA-архитектуры для LLM-систем Все больше современных бизнес-приложений включают в себя большие языковые модели (LLM, Large Language Model), чтобы автоматизировать поддержку...
Что такое хранилище признаков, зачем это нужно в машинном обучении, каковы его главные компоненты и как использовать ClickHouse в качестве Feature Store для ML-задач. Хранилище признаков для машинного обучения: архитектура и принципы работы Feature Store Будучи колоночной базой данных, ClickHouse отлично подходит на роль хранилища фичей (Feature Store) для задач...
Как решать задачи машинного обучения в Greenplum с агентом gpMLBot и расширением PostgresML: возможности, ограничения и примеры. Что такое gpMLBot: Greenplum Automated Machine Learning Agent Чтобы использовать Greenplum как хранилище данных в задачах машинного обучения, в этой БД поддерживаются соответствующие механизмы. Одним из них является библиотека Apache MADlib, о которой...