FooStack

Рубрика: LLM

  • Обычно AI-агент взаимодействует с приложением через tools — заранее описанные функции с понятными входными параметрами. Например: Модель выбирает нужный инструмент, формирует аргументы, получает результат и решает, что делать дальше. Такой подход хорошо работает, пока инструментов немного, а задача укладывается в…

  • 30 сентября 2026 года Xiaomi Research опубликовала технический отчёт и открыла веса Xiaomi-OCR-0 — мультимодальной модели с 800 миллионами параметров, предназначенной для распознавания текста, анализа документов и извлечения структурированных данных. Проект опубликован на GitHub под лицензией Apache 2.0. Разработчики предоставили…

  • Большинство LLM-агентов устроены примерно одинаково: модель получает задачу, выполняет действие через tool, получает результат, рассуждает дальше и вызывает следующий tool. Вся эта последовательность постепенно накапливается в истории диалога. Для коротких сценариев такой подход работает нормально. Но если агент должен выполнить…

  • Еще недавно интеграция LLM в веб-приложение обычно выглядела довольно просто: отправляем запрос в API модели, получаем текст и показываем его пользователю. Но как только хочется сделать не просто чат, а полноценного AI-агента, быстро появляются дополнительные задачи: вызов функций приложения, хранение…

  • MCP (Model Context Protocol) — протокол, позволяющий AI-клиентам взаимодействовать с внешними приложениями через набор явно описанных инструментов. Для Laravel есть официальный пакет laravel/mcp, поэтому для создания собственного MCP-сервера не нужно самостоятельно реализовывать протокол и транспорт. Посмотрим, как это работает, на…

  • Большие языковые модели отлично генерируют текст, помогают писать код и отвечают на вопросы. Но у них есть одна особенность — они не запоминают информацию между сессиями. Если сегодня вы рассказали AI о своем проекте, а завтра открыли новый чат, модель…

  • Большие языковые модели умеют отвечать на вопросы, писать код и анализировать текст. Но без дополнительного контекста они ничего не знают о вашем проекте. Как AI узнать структуру вашего API? Где искать внутреннюю документацию? Как найти архитектурное решение, принятое несколько месяцев…

  • Большие языковые модели, семантический поиск и RAG-системы сделали векторные базы данных практически обязательным элементом современной инфраструктуры. Если раньше приложения искали информацию только по ключевым словам, то сегодня они умеют искать по смыслу. Именно для этого и существуют векторные базы данных.…

  • Практически каждый современный ИИ-ассистент умеет отвечать на вопросы, писать код и объяснять сложные вещи. Но что делать, если ему нужно работать с вашей документацией, внутренней базой знаний, инструкциями или API, которых он никогда не видел? Многие думают, что для этого…