RAG‑агент для автоматизации инцидент‑менеджмента
Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц. Инциденты нередко повторяются со временем, однако найти похожий случай в базе знаний или в системе регистрации инцидентов непросто: стандартный поиск по ключевым словам часто неэффективен, а «держать в голове» детали всех инцидентов невозможно. Читать далее
#nlp #ai #bigdata #automation #инцидент_менеджмент #machine_learning #rag | @habr_ai
Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц. Инциденты нередко повторяются со временем, однако найти похожий случай в базе знаний или в системе регистрации инцидентов непросто: стандартный поиск по ключевым словам часто неэффективен, а «держать в голове» детали всех инцидентов невозможно. Читать далее
#nlp #ai #bigdata #automation #инцидент_менеджмент #machine_learning #rag | @habr_ai
Хабр
RAG‑агент для автоматизации инцидент‑менеджмента
Автор статьи: Александр Летуновский @blackomb Проблематика Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц....
Веб-агенты, которые действительно понимают веб-сайты: как слой восприятия Notte решает проблему DOM
Фундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML? Читать далее
#llm #llm_агент #ai_agent #automation #natural_language_processing | @habr_ai
Фундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML? Читать далее
#llm #llm_агент #ai_agent #automation #natural_language_processing | @habr_ai
Хабр
Веб-агенты, которые действительно понимают веб-сайты: как слой восприятия Notte решает проблему DOM
Фундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML? Техническая проблема:...
Запускаем личный АИ-инфоконвейер: как я строю систему смыслового мониторинга с YAML и GPT
Мне приходится тратить много времени на мониторинг арбитража, госзакупок и других документов: PDF на сотни страниц, новости с «водой», RSS при этом отсутствует.
Поэтому я решил разработать open-source инструмент, который сам проверяет сайты, скачивает документы и с помощью локального ИИ (GPT4All / DeepSeek) делает краткую смысловую выжимку по YAML-шаблону.
Он должен работать как конвейер: источник → шаблон → интерпретация → результат. Локально, без облаков. И объединять всё в единую ленту новостей.
Сейчас я дорабатываю MVP — и я хочу понять, какие шаблоны наблюдения наиболее востребованы: законопроекты, торги, релизы, или что-то ещё? Читать далее
#ai #парсинг #llm #gpt4all #yaml #open_source #self_hosted #cli #automation #documents | @habr_ai
Мне приходится тратить много времени на мониторинг арбитража, госзакупок и других документов: PDF на сотни страниц, новости с «водой», RSS при этом отсутствует.
Поэтому я решил разработать open-source инструмент, который сам проверяет сайты, скачивает документы и с помощью локального ИИ (GPT4All / DeepSeek) делает краткую смысловую выжимку по YAML-шаблону.
Он должен работать как конвейер: источник → шаблон → интерпретация → результат. Локально, без облаков. И объединять всё в единую ленту новостей.
Сейчас я дорабатываю MVP — и я хочу понять, какие шаблоны наблюдения наиболее востребованы: законопроекты, торги, релизы, или что-то ещё? Читать далее
#ai #парсинг #llm #gpt4all #yaml #open_source #self_hosted #cli #automation #documents | @habr_ai
Хабр
Запускаем личный АИ-инфоконвейер: как я строю систему смыслового мониторинга с YAML и GPT
Отслеживаем новости, документы и тендеры Rostral.io размышляет над ответом вместо вас Привет! Каждый день приходится столько всего отслеживать— лучше делать это в кратком пересказе и без лишних...
Как внедрить автоматическое ревью кода с помощью ИИ: опыт Microsoft, Google и ByteDance + практическое руководство
TL;DR
Автоматическое ревью кода с помощью ИИ уже работает в продакшене крупнейших компаний. Microsoft обрабатывает 600 000 пулл-реквестов в месяц, экономя сотни тысяч часов. ByteDance достигла 75% точности с 12 000 активных пользователей еженедельно. Google автоматизировал 7,5% всех комментариев ревьюеров. В статье — детальный разбор архитектур, метрики эффективности и пошаговое руководство по внедрению с расчётом окупаемости. Читать далее
#artificial_intelligence #code_review #devops #machine_learning #github #cicd #software_engineering #software_development #automation | @habr_ai
TL;DR
Автоматическое ревью кода с помощью ИИ уже работает в продакшене крупнейших компаний. Microsoft обрабатывает 600 000 пулл-реквестов в месяц, экономя сотни тысяч часов. ByteDance достигла 75% точности с 12 000 активных пользователей еженедельно. Google автоматизировал 7,5% всех комментариев ревьюеров. В статье — детальный разбор архитектур, метрики эффективности и пошаговое руководство по внедрению с расчётом окупаемости. Читать далее
#artificial_intelligence #code_review #devops #machine_learning #github #cicd #software_engineering #software_development #automation | @habr_ai
Хабр
Как внедрить автоматическое ревью кода с помощью ИИ: опыт Microsoft, Google и ByteDance + практическое руководство
Ревью кода с помощью AI в глазах автора Введение: почему это важно именно сейчас Представьте: ваш коллега тратит час на ревью вашего кода, находит пару опечаток и пропущенную проверку на null. Через...