Блог
Нотатки про AI-інженерію
Практичні статті про AI-агентів, RAG, LLM-інтеграції, evals і безпеку — з реальних проєктів, без води.
Roadmap AI-інженера 2026: навички, потрібні розробнику для створення LLM-продуктів
Чим насправді займається AI-інженер, чим ця роль відрізняється від ML-інженерії, і покроковий план навчання для розробників: LLM API, промпти, RAG, агенти, evals, спостережуваність, безпека й продакшен-навички — з ресурсами та ідеями проєктів.
Як обрати LLM для продукту: бенчмарки, власні evals, вартість, затримка і прив'язка до вендора
Практична рамка для вибору мовних моделей: що кажуть і чого не кажуть публічні бенчмарки SWE-bench, LMArena і HELM, контамінація, побудова оцінки під вашу задачу, компроміси вартості й затримки, відкриті й закриті моделі та як уникнути vendor lock-in.
Приватність LLM-застосунків: GDPR, персональні дані в промптах, маскування PII і вибір вендорів
Гайд для розробників про персональні дані в AI-функціях: принципи GDPR у контексті LLM, потоки даних і DPA, налаштування зберігання й навчання, маскування PII, контроль доступу в RAG, логи, права суб'єктів даних і українське законодавство.
Обробка документів з LLM: видобування даних з рахунків, договорів і сканів у вашу ERP
Як побудувати пайплайн інтелектуальної обробки документів на мовних моделях із підтримкою зображень: робота з PDF і сканами, видобування за схемою, валідація, ручна перевірка, інтеграція з Odoo, метрики точності й вартість.
Надійні інтеграції з LLM: таймаути, повторні спроби, rate limits, фолбеки і плавна деградація
Як будувати LLM-функції, що переживають збої провайдерів і ліміти: типи помилок, експоненційний backoff з jitter, таймаути для стрімінгу, ідемпотентність для агентів, фолбеки між моделями й провайдерами, circuit breakers, черги та стратегії деградації.