Teema
Töökindlad LLM-rakendused
Kavanda, vii kasutusse, jälgi ja halda LLM-rakendusi pärast demofaasi.
31 lugu (20 artiklit · 11 videot)
Alusta siit
Mõned head esimesed materjalid enne kogu voo sirvimist.
13 min lugemistArtikkel
2026. aasta LLM-i tehnoloogiavirn: mudelid, päringud, tööriistad ja kompromissid
Praktiseeriva arhitekti vaade 2026. aasta LLM-i tehnoloogiavirnale — mudelitasemed, päringuteenuse pakkujad, orkestreerimiskihid, hindamistööriistad ja kompromissid, mis tegelikult loevad, kui paned tootmisesse AI-rakenduse. Kõik see, mida oleksid soovinud, et keegi oleks sulle enne alustamist ette
Kaardistad tootmise LLM-süsteemi kihid ning valid mudeli, päringu-, orkestreerimis-, hindamis- ja jälgitavusvalikud teadlikult, mitte tööriistahaibi järgi.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Tootmis-promptide kavandamine: süsteemi, arendaja ja kasutaja kihid
Tootmispromptid ei ole 'ütle AI-le, mida sa tahad'. Need on kihiline süsteem — stabiilsed juhised, dünaamiline kontekst, päringupõhised muutujad — mida hallatakse nagu koodi. Arhitektuur, mustrid ja distsipliin, mis eristavad tootmist prototüübist.
Eraldad süsteemi, arendaja ja kasutaja juhised ning testid tootmisprompte versioonitud süsteemikomponentidena.
Ekspert
10 min lugemistArtikkel
Tootmise 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.
Koosta tootmise AI veamustrite register koos kontrollidega hallutsinatsiooni, aegunud konteksti, prompt injection'i, ohtliku tööriistakasutuse ja nõrkade varuplaanide jaoks.
Ekspert
Veel selles teemas
48 minutitVideo
Kuidas ehitada usaldusväärseid AI agente: kontekst ja evalid
Arize AI. Selgitab, miks tootmisagendid ebaõnnestuvad, kui süsteemil pole õiget konteksti, hindamisandmeid, trace’e ja domeeniekspertiisi. See sobib artikli vearegistriga: eralda otsing arutlusest, defineeri oodatud tulemus, hinda tööriistakutseid ja jälgi vigu enne mudeli vahetamist.
Ekspert
13 min lugemistArtikkel
LLM-toote väljasaatmine: hinnastamine, marginaalid ja anti-vallikraavi lõks
LLM-toega tooted seisavad silmitsi ökonoomikaga, mis on raskem kui traditsiooniline SaaS. Muutuvad kulud, mis skaleeruvad kasutusega, marginaalid, mida inferentsikulu surub kokku, kommodiseerimise risk ja konkurendid samade alusmudelitega. Kuidas ehitada tegelikult kaitstavat toodet — ja mustrid, mi
Hindad LLM-toote ärimudelit muutuvkulude, kaitstavuse, kasutusmahu, kvaliteedi ja konkurentsiriski kaudu.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Inferentsi kulude optimeerimine: prompti vahemälu, marsruutimine ja väljundi kontroll
LLM-inferentsi kulusid saab õigete tehnikatega sageli oluliselt vähendada. Prompti vahemälu, mudeli marsruutimine, väljundi kontroll, partiide kasutamine ja paar vähem tuntud mustrit. Numbrid, mustrid ja tootmisdistsipliin, mis eristavad hästi juhitud inferentsi kontrolli alt väljuvast arvest.
Vähendad LLM-inferentsi kulu vahemällu salvestamise, marsruutimise, väljundi kontrolli, partiitöö ja eelarvepiirangutega.
Ekspert
14 min lugemistArtikkel
Prompt injection ja LLM-turvalisus: ohumudelid ja kaitse kihtidena
Prompt injection on püsiv LLM-turvalisuse riskiklass, mitte prompti kirjutamise viga. Tootmiskeskkonna juhend ohumudelite, andmepiiride, tööriistaõiguste, regressioonitestide, monitooringu ja intsidentide käsitlemise kohta.
Koosta LLM-töövoole ohumudel ja lisa konkreetsed kontrollid usaldamata sisu, otsingu, tööriistakutsete, autoriseerimise, monitooringu ja intsidentide käsitlemise jaoks.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Arvutikasutuse ja brauseriagentide tootmiskasutus
Arvutikasutuse ja brauseriagentide demod lähevad viiruslikuks. Tootmiskasutus suurel skaalal näeb teistsugune välja — kitsalt määratletud, tugevad ohutuspiirded, hoolikalt mõeldud UX. Mustrid, mis töötavad, vead, mida me ikka ja jälle näeme, ning aus majandus.
Hindad brauseri- ja computer-use-agentide tootmisvalmidust, piirad tegevusruumi ning lisad kinnitused, logid ja varuplaanid.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Mälu ehitamine pikalt jooksvatele agentidele
Agendid vajavad mälu kontekstiaknast väljaspool. Pikaajalise mälu arhitektuur — mida salvestada, millal välja võtta, kuidas unustada — määrab, kas agendid tunduvad, nagu nad 'tunneksid' sind, või alustavad iga vestlust nullist. Mustrid ja tootmiskompromissid.
Disainid pikaajalise agendimälu nii, et see eristab profiili, eelistusi, töömälu ja teadmisi ning austab kustutamist.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Konteksti-insenertöö: 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.
Koostad kontekstistrateegia, mis eraldab juhised, mälu, retrieval'i ja hetkeülesande ning hoiab pika konteksti hallatavana.
Ekspert
11 min lugemistArtikkel
LangGraph vs CrewAI vs otsene API: agendi-raamistiku 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.
Valid agendiraamistiku või otse-API lähenemise töövoo keerukuse, meeskonna võimekuse, jälgitavuse ja lukustumisriski järgi.
Ekspert
13 min lugemistArtikkel
Selliste agentide projekteerimine, mis ei jää lõputult tsüklisse
Levinuim produktsiooniagentide tõrge on lõputud või pseudolõputud tsüklid — agendid, mis proovivad uuesti, hargnevad ja põletavad tokeneid edasi liikumata. Arhitektuurilised mustrid, mis seda väldivad, ja toodavad agente, mis lõpetavad ka raskete ülesannete puhul.
Kavandad agendi töövoo nii, et see ei jääks lõputult loopima: piirid, olek, eelarved, peatamistingimused ja inimese eskalatsioon.
Ekspert
13 min lugemistArtikkel
Peenhäälestus 2026. aastal: millal LoRA võidab RAG-i ja kuidas seda teha ilma klastrita
LoRA-põhine peenhäälestus on muutunud väikestele tiimidele kättesaadavamaks. Millal peenhäälestus võidab RAG-i, millised mustrid töötavad ja milline on praktiline töövoog andmete ettevalmistamisest juurutamiseni.
Hindad, millal peenhäälestus on vajalik, milliseid andmeid see nõuab ja kuidas vältida kallist lahendust vales probleemis.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Valik promptingu, RAG-i ja peenhäälestuse vahel (ja millal kombineerida)
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.
Otsustad promptimise, RAG-i ja peenhäälestuse vahel teadmiste, käitumise, kulu, hoolduse ja riski põhjal.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Tootmis-RAG-i ehitamine: sissevõtt, embeddingud, otsing, ümberreastamine, eval
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.
Kujundad tootmiskõlbliku RAG-süsteemi koos tükeldamise, otsingu, ümberjärjestamise, hindamise ja allikakontrollidega.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
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 para
Disainid MCP-tööriistu nii, et mudel kasutab neid õigesti: kitsad skeemid, selged vead, vähimad õigused ja testitav käitumine.
Ekspert
14 min lugemistArtikkel
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.
Ehitad lihtsa MCP-serveri ning mõistad, kuidas ressursid, tööriistad ja autentimine LLM-i töövooga turvaliselt ühenduvad.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Vaadeldavus LLM-rakendustes: trace'imine, kulud, latentsus, kvaliteeditriiv
LLM-rakendused ebaõnnestuvad ainulaadsetel viisidel, mida traditsiooniline vaadeldavus ei püüa. Mustrid mitmesammuliste voogude trace'imiseks, kõneti 100x varieeruvate kulude jälgimiseks, kvaliteeditriivi seireks ja hallutsinatsioonide silumiseks toodangu mastaabis.
Määrad LLM-rakendusele jälgitavuse: logid, trace'id, hindamised, kulud, kasutajakogemus ja häired nii, et probleeme saab uurida.
Ekspert
13 min lugemistArtikkel
Hindamiste ehitamine, mis tegelikult regressioone kinni püüavad
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.
Ehitad eval-komplekti, mis püüab regressioonid kinni enne tootmist ja eristab kvaliteedi, ohutuse ning ärireeglite ebaõnnestumisi.
Ekspert
13 min lugemistArtikkel
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.
Rakendad struktureeritud väljundeid ja tööriistakutsumist nii, et mudeli vastus muutub valideeritavaks lepinguks, mitte vabatekstiks.
Ekspert
10 min lugemistArtikkel
Mitme mudeli orkestreerimine: marsruutimine hinna, latentsi ja kvaliteedi järgi
Ühe mudeli kasutamine kõige jaoks on algaja viga. Tootmises olevad AI-süsteemid suunavad erinevad päringud erinevatesse mudelitesse — säästes 60–90% kuludest ja parandades samal ajal kvaliteeti. Mustrid, marsruutimise loogika ja kompromissid.
Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.
Edasijõudnud
42 minutitVideo
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.
Ekspert
34 minutitVideo
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.
Ekspert
154 minutitVideo
LLM-ide instrumenteerimine ja hindamine
Hamel Husain. Hamel Husain, Eugene Yan, Brian Bischof, Harrison Chase ja Shreya Shankar töötavad läbi tracing'u, logianalüüsi, LLM-as-judge ja töövoo, mis ümbritseb päris produktsiooniandmete vaatamist. Istu sellega samamoodi nagu pika podcastiga — see on YouTube'i ainus parim sügav käsitlus artikli "vaata oma jälgi" teesist.
Ekspert
9 minutitVideo
LangSmith 10 minutiga
LangChain. Juhitud tuur LLM-i jäljest, projektist ja andmestikust LangChaini kaasasutaja poolt — tokeni kulu, latentsus, vigade määr, tagasiside agregeerimine, ühe leidmise-sammu spani sisse puurimine. See on lähim visuaalne analoog sellele, mida artikkel kirjeldab "iga kutse on span" ja miks struktureeritud jäljed löövad print-logimise.
Ekspert
25 minutitVideo
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.
Ekspert
77 minutitVideo
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.
Ekspert
41 minutitVideo
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.
Ekspert
18 minutitVideo
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.
Ekspert
40 minutitVideo
Andrej Karpathy: tarkvara on (jälle) muutumas
Y Combinator. Karpathy AI Startup Schooli keynote raamib LLM-id kui uut tüüpi arvutid — kommunaalteenus, kiibitehas ja OS kokku keeratuna — ja argumenteerib "osalise autonoomia" toodete poolt, kus on inimese-kontrollitud rihm. See on puhtaim sõnastus stäki-tasandi mõttemudelist, mida artikkel eeldab: et sa valid inference-tarnijaid ja tööriistu programmeeritava substraadi, mitte vestlusboti jaoks.
Ekspert
211 minutitVideo
Sügav sukeldumine LLM-idesse nagu ChatGPT
Andrej Karpathy. See on selgeim otsast otsani selgitus YouTube'is selle kohta, mis LLM päriselt on — eelttreening, tokenization, SFT, RLHF, reasoning RL, tööriistade kasutus, hallutsinatsioonid — sellise detailitasemega, mida insenerile mudeli kompromisside üle arutlemiseks vaja on. Vaata see korra ära ja artiklis olevad "GPT-klassi vs open-weights vs reasoning-mudeli" otsused ei tundu enam bränd-valikutena ja hakkavad tunduma treening-retsepti valikutena.
Ekspert