Eesti

Teema

Töökindlad LLM-rakendused

Kavanda, vii kasutusse, jälgi ja halda LLM-rakendusi pärast demofaasi.

34 lugu (23 artiklit · 11 videot)

Alusta siit

Mõned head esimesed materjalid enne kogu voo sirvimist.

13 min lugemist

2026. aasta LLM-i tehnoloogiapinu: mudelid, inferents, tööriistad ja kompromissid

Praktiseeriva arhitekti vaade 2026. aasta LLM-i tehnoloogiapinule: mudelitasemed, inferentsiteenuse pakkujad, orkestreerimiskihid, hindamistööriistad ja kompromissid, mis päriselt loevad, kui viid AI-rakenduse tootmisse. Kõik see, mida oleksid soovinud enne alustamist teada.

12 min lugemist

Tootmispromptide kavandamine: süsteemi-, arendaja- ja kasutajakiht

Haldusmuster usaldatud juhiste, käitusandmete ja kasutaja sisendi eraldamiseks ning promptide riskipõhiseks versioonimiseks, hindamiseks, juurutamiseks ja jälgimiseks.

10 min lugemist

Tootmiskeskkonna AI veamustrid: mis pärast demot katki läheb

AI-süsteemid ebaõnnestuvad tavaliselt etteaimatavatel viisidel: hallutsinatsioon, aegunud kontekst, liigne nõustumine, prompt injection, ohtlik tööriistakasutus, skeemitriiv ja nõrgad varuplaanid. Tootmise veamustrite register tiimidele, kes päris töövooge käitavad.

Veel selles teemas

Hermes vs n8n: vali töö järgi (ja millal kasutada mõlemat)

Hermes Agenti ja n8n-i otsustusraamistik: deterministlik töövoog jääb n8n-i ning piiratud agenditöö tehakse kandjaautentimisega Hermese API-sammu või eraldi sündmusepõhise veebikonksu tee kaudu.

OpenClaw vs Hermes: vali töö järgi, mitte brändi järgi

OpenClaw ja Hermes on osaliselt kattuvad ise majutatud agendisüsteemid, mille käitustugevused on erinevad. Enne ühe või mõlema valimist võrdle kanalite marsruutimist, veebikonkse, tööriistu ja automatiseerimise piire.

10 min lugemist

Eksperimentaalne kahe DGX Sparki, DeepSeek-V4-Flashi, n8n-i ja Hermese tehnoloogiapinu

Kuidas hinnata kogukonna eksperimentaalset kahe DGX Sparki lahendust DeepSeek-V4-Flashi jaoks, jättes deterministliku automatiseerimise n8n-ile ja hinnangut nõudva töö Hermesele.

Agentide maastik - õppetunnid agentide tootmisse viimisest

MLOps.community. Prosuse AI asepresident ja AI-insener räägivad, mis päriselt katki läks, kui nad agente kontserni portfelliettevõtetes juurutasid: prompt injectioni pen-testid enne käikulaskmist, ohtlik kirjutamine, kui Jira agent inimliku lühistiili otsa komistas, aegunud kontekst, mille vastu agendid õpetati oma eeldusi välja näitama, ning varulahenduste disain, kus agendid liideti või suleti, kui need kognitiivset koormust lisasid. See on nagu artikli vearegister, mis mängitakse läbi elava postmortem'ina.

11 min lugemist

LangGraph, CrewAI või otsene API: agendiraamistiku valik 2026. aastal

Agendi-raamistike maastik 2026. aastal on küpsem, aga mitte selgem. LangGraph, CrewAI, Pydantic AI, OpenAI Agents SDK ja otsene API — iga sobib mõnele meeskonnale ja projektile, ükski ei sobi kõigile. Aus võrdlus ja otsustusraamistik.

13 min lugemist

Selliste agentide projekteerimine, mis ei jää lõputult tsüklisse

Tootmisagentide levinuim tõrge on lõputu või näiliselt lõputu tsükkel: agent proovib uuesti, hargneb ja kulutab tokeneid edasi liikumata. Arhitektuurimustrid aitavad seda vältida ning tagavad, et agent lõpetab töö ka keerulise ülesande korral.

12 min lugemist

Arvutikasutuse ja brauseriagentide tootmiskasutus

Arvutikasutuse ja brauseriagentide demod levivad kiiresti. Suuremahuline tootmiskasutus on aga kitsalt piiritletud, tugevate ohutusmeetmete ja hoolikalt kavandatud kasutuskogemusega. Artikkel käsitleb toimivaid mustreid, korduvaid vigu ja tegelikke kulusid.

12 min lugemist

Konteksti kavandamine: suurte kontekstiakende haldamine ilma kvaliteedilanguseta

Suured kontekstiaknad on olemas, aga kvaliteet võib halveneda ammu enne tehnilist piiri. Konteksti-insenertöö on distsipliin kontekstiakende efektiivseks kasutamiseks: mida kaasata, mida kokku võtta, mida värskelt välja otsida ning millised mustrid hoiavad kvaliteedi kõrgel.

12 min lugemist

Inferentsi kulude optimeerimine: prompti vahemälu, marsruutimine ja väljundi kontroll

Koosta jälitusandmetel põhinev tehisintellekti väljundkulu mudel, optimeeri suurimad mõõdetud panustajad ja tõesta, et iga muudatus säilitab ülesande kvaliteedi.

13 min lugemist

Regressioone tuvastavate hindamiste koostamine

Enamik hindamiskomplekte näeb muljetavaldav välja, kuid jätab päris regressioonid vahele. Hindamiste ehitamine, mis püüab kinni seda, mis loeb, nõuab hoolikat andmestiku ehitamist, tundlikke mõõdikuid, kohtuniku kalibreerimist ja usaldusekultuuri. Mustrid meeskondadelt, kes seda õigesti teevad.

13 min lugemist

Peenhäälestus 2026. aastal: tõenditest lähtuv LoRA ja QLoRA katse

Otsusta, kas parameetrisäästlik peenhäälestus on põhjendatud, halda andmeid nõuetekohaselt, fikseeri korratav katse, võrdle eraldatud testandmete ja ohutuse tulemusi ning mõõda enne juurutamist mudeliteenindust.

14 min lugemist

MCP nullist: ehita TypeScriptis tootmiskõlblik server

Tootmiskõlbliku Model Context Protocoli serveri ehitamine nõuab enamat kui paari tööriista kokkuühendamist. Skeemikujunduse, autentimise, vigade käsitlemise, voogedastuse ja seire mustrid ning need tootmisreaalsused, mis muudavad MCP serverid skaalal tegelikult kasulikuks.

12 min lugemist

MCP tööriistade kujundamine, mida LLM-id tegelikult õigesti kasutavad

Enamik MCP tööriistu, mida me näeme, on tehniliselt korrektsed ja praktiliselt kasutud. LLM-id ignoreerivad neid, kasutavad valesti või kutsuvad neid kasututel viisidel. Põhimõtted tööriistade kujundamiseks, mida LLM-id loomulikult omaks võtavad, koos näidetega levinud läbikukkumistest ja nende parandustest.

12 min lugemist

Mälu ehitamine pikalt jooksvatele agentidele

Pikaajalistel agentidel on vaja omandatud püsivuslahenduse: päritolu, kinnitamine, tenantide isolatsioon, taastamistestid, säilitamine, parandamine ja kontrollitav kustutamine.

10 min lugemist

Mitme mudeli orkestreerimine: marsruutimine hinna, latentsi ja kvaliteedi järgi

Erinevate ülesannete suunamine erinevatesse mudelitesse võib vähendada kulusid või latentsust, kuid ainult töökoormuspõhine hindamine näitab, kas lisatud keerukus tasub end ära. Mustrid, mõõtmised ja ebaõnnestumise juhtumid.

12 min lugemist

LLM-rakenduste vaadeldavus: päringujäljed, kulud, latentsus ja kvaliteeditriiv

Laienda tavalist jälgitavust mitmesammuliste jälgimisvoogude, atribuutitava kulu, prompti ja mudeli versioonide, hinnatud kvaliteedisignaalide, privaatsuskontrollide ja töökoormusest tulenevate hoiatustega.

12 min lugemist

Tootmis-RAG-i ehitamine: andmehõive, vektoresitused, otsing, ümberreastamine ja hindamine

Tootmis-RAG-konveier on kuus etappi, igaühel oma mustrid, mis määravad kvaliteedi. Arhitektuur, valikud igal etapil ning iteratiivne hindamisdistsipliin, mis eristab töötava RAG-i pettumustvalmistavast.

14 min lugemist

Promptisüst ja LLM-turvalisus: ohumudelid ja kihiline kaitse

Promptisüst on püsiv LLM-turvalisuse riskiklass, mitte prompti kirjutamise viga. Tootmiskeskkonna juhend ohumudelite, andmepiiride, tööriistaõiguste, regressioonitestide, seire ja intsidentide käsitlemise kohta.

12 min lugemist

Valik promptimise, RAG-i ja peenhäälestuse vahel ning nende kombineerimine

Prompting, RAG ja peenhäälestus on kolm suurt hooba LLM-ide kohandamiseks sinu probleemile. Iga sobib mõnele probleemile ja ei sobi teistele. Raamistik valimiseks, iga reaalsed kulud ja toodangumustrid, kus nende kombineerimine hiilgab.

13 min lugemist

LLM-toote üksusökonoomika: tõendipõhine hinnastamise tööleht

Mudeli kasutuse jaotus, marginaal, rikete käsitlemine, tugi ja püsivus enne hinna määramist. See tööleht asendab toetamata turuvahemikud auditeeritavate sisenditega.

13 min lugemist

Struktureeritud väljundid ja funktsioonikutsumine: tootmismustrid

Struktureeritud väljundid ja funktsioonikutsumine on sild 'LLM-ist, mis genereerib teksti' kuni 'süsteemini, mis teeb tööd'. Tootmises on mustrid, mis loevad, skeemide, veakäsitluse, idempotentsuse ja graatsilise degradeerumise kohta — mitte ainult JSON-režiim.

Sügav sukeldumine LLM-idesse nagu ChatGPT

Andrej Karpathy. See on üks selgemaid terviklikke selgitusi selle kohta, mis LLM tegelikult on — eelõpe, tokeniseerimine, SFT, RLHF, arutluse tugevdamisõpe, tööriistakasutus ja hallutsinatsioonid. Video annab insenerile vajaliku tausta, et käsitleda GPT-klassi, avatud kaaludega ja arutlevate mudelite valikut treeningu ning võimekuse, mitte ainult kaubamärgi küsimusena.

Andrej Karpathy: tarkvara on (jälle) muutumas

Y Combinator. Karpathy AI Startup Schooli peaettekanne käsitleb LLM-e uut tüüpi arvutitena — ühtaegu teenuse, kiibitehase ja operatsioonisüsteemina — ning pooldab osalise autonoomiaga tooteid, kus suure mõjuga otsused jäävad inimese kontrolli alla. See toetab artikli mõttemudelit: inferentsipakkujaid ja tööriistu valitakse programmeeritava platvormi, mitte pelgalt vestlusroboti jaoks.

LangSmith 10 minutiga

LangChain. LangChaini kaasasutaja tutvustab LLM-i päringujälgi, projekte ja andmestikke: tokenikulu, latentsust, veamäära, tagasiside koondamist ning ühe otsinguetapi detailvaadet. Video näitab visuaalselt, miks struktureeritud päringujäljed annavad rohkem teavet kui lihtne konsoolilogimine.

LLM-ide instrumenteerimine ja hindamine

Hamel Husain. Hamel Husain, Eugene Yan, Brian Bischof, Harrison Chase ja Shreya Shankar käsitlevad päringujälgi, logianalüüsi, mudelipõhist hindamist ning päris tootmisandmete ülevaatamise töökorraldust. Pikk loeng seob artikli jälgitavuse põhimõtted praktiliseks hindamis- ja tagasisidetsükliks.

AI prompti inseneeria: sügav sukeldumine

Anthropic. Neli Anthropicu prompti-inseneri (research, alignment, applied, developer relations) räägivad pikalt sellest, mida nad päriselt iga päev teevad — kuidas nad surve all prompte toimetavad, kuidas nad mõtlevad "aususest" juhistes, millal XML-tellingud aitavad, millal ei. Artikli kihiline mudel kaardistub puhtalt sellele, kuidas nad tööd kirjeldavad; see on parim viis kuulda seda mõttemudelit valjusti.

Promptide ABC | Code w/ Claude

Anthropic. Live-ehituse sessioon Anthropicu Applied AI tiimilt kindlustusnõude prompti peal — nad alustavad ähmasest juhisest ja itereerivad millekski, mida arendaja päriselt välja saadaks, näidates seda tüüpi parandusi, mida artikkel süsteemi- ja arendajakihtide jaoks kirjeldab. Vaata see enne artikli näidete, väljundstruktuuri ja keeldumise käsitlemise kontrollnimekirja ülelugemist ära.

Vertikaalsed AI-agendid võivad olla 10X SaaS-ist suuremad

Y Combinator. Lightcone'i juhid töötavad läbi, miks vertikaalsed AI-agendid — mitte horisontaalsed mähised — on rakenduskihi ettevõtetele kaitstav kuju, koos konkreetsete näidetega ja selge pilguga selle peale, millised kategooriad mudelipakkujad ära söövad. See on anti-vallikraavi lõks, mille eest artikkel hoiatab, väljendatud positiivse mängukavana.

Kuidas AI tarkvara ärimudeleid taasleiutab ft. Bret Taylor Sierrast

Sequoia Capital. Bret Taylor käib läbi nihke per-seat SaaS-ilt tulemustepõhisele hinnastamisele — millele kinnituda (lahendamine, CSAT, NPS), miks etableeritud tegijatel on raske järele tulla ja kuidas vertikaalne spetsialiseerumine loob hinnastamisjõudu. See peegeldab otseselt artikli hinnastamise ja marginaali sektsioone.

OpenAI DevDay 2024 | Struktureeritud väljundid usaldusväärsete rakenduste jaoks

OpenAI. Käib läbi `strict: true`, erinevus vanast JSON-režiimist, keeldumise käsitlemine ja kuidas function calling ja response-format skeemid kokku sobivad. Kasulik just sellepärast, et see kirjeldab lepingut, mida API sulle annab, ja just selle peale on artikli produktsiooni-mustrid ehitatud.

Pydantic on kõik, mida vaja: Jason Liu

AI Engineer. Ettekanne, mis kristalliseeris moodsa "defineeri Pydantic-mudel, anna see LLM-ile, lase valideerimisel ülejäänut teha" mustri, koos konkreetsete näidetega pesastatud objektidest, valideerijatest, mis tabavad hallutsineeritud URL-e, ja Chain-of-Thoughtist kui tüpiseeritud väljast. Vaata see enne artikli valideerijate sektsiooni ülelugemist ära ja sa tunned ära, kust selle kordamise- ja keeldumisreeglid tulevad.