🧠 Урок по GraphRAG на Google Spanner и LangChain

Интересный урок про Google Spanner Graph для создания GraphRAG-приложений. Полезно, когда нужно извлекать не только контент, но и понимать связи между данными!

В примере классический RAG находит по запросу "нужен дрон для начинающих" только основную информацию о дроне SkyHawk Zephyr:

- Цена $129.99
- Что подходит для начинающих
- Основные характеристики

А вот GraphRAG выдаёт намного больше полезного:

- Те же данные о базовой модели
- Текущую акцию ($109.99 вместо $129.99)
- Доступные бандлы (Starter Package за $129.99 и Explorer Package за $179.99)
- Совместимые аксессуары (Extended Battery, Propeller Guards)
- Возможность апгрейда до модели Zephyr 2.0

Техническая начинка:
Проект строится на трёх блоках:
1. Spanner Graph — база данных от Google с поддержкой графов
2. LangChain — для построения RAG-пайплайнов
3. LLMGraphTransformer — автоматически превращает документы в графовые структуры

Техпроцесс:

Документы → LLMGraphTransformer → Граф с узлами и связями → Поиск по графу → Ответ LLM

Полезные библиотеки:
- langchain-google-spanner — интеграция с Spanner
- langchain-experimental для графовых трансформеров
- spanner-graph-notebook — визуализация

Примеры для бизнеса:
- Интернет-магазины: покупатель видит не только товар, но и совместимые аксессуары, бандлы, акции
- CRM: можно анализировать не только клиента, но и его связи с другими людьми/компаниями
- Рекомендательные системы: понимание контекста на более глубоком уровне

Классический RAG хорош, но GraphRAG круче, когда важны взаимосвязи между сущностями. Правда, технология ещё сыровата — приходится вручную фильтровать некорректные связи, которые создаёт LLM при преобразовании документов.

Не факт, что вы будете строить решение именно на Гугле, но урок очень наглядный. С примерами и визуальным рядом. Поможет разобраться.

GitHub

#GraphRAG #GoogleSpanner #LangChain #обучение #RAG
———
@tsingular

StarVector: модель для генерации SVG-кода из изображений и текста

StarVector — мультимодальная модель, обрабатывающая как изображения, так и текстовые запросы.

В отличие от стандартных векторизаторов, StarVector создает SVG-код и точно использует примитивы вроде эллипсов, полигонов и текста.

Доступны версии на 1B и 8B параметров, оптимизированные для иконок, логотипов, диаграмм и графиков.

Авторы представили также SVG-Bench — комплексный бенчмарк для оценки качества векторизации.

HuggingFace

#SVG #Multimodal #Vector
-----
@tsingular

ComfyUI теперь поддерживает Hunyuan3D 2.0 из коробки

Обновите ComfyUI до последней версии и генерируйте высококачественные 3D-модели прямо из интерфейса. Поддерживаются и Hunyuan3D 2.0, и версия Multiview. Модель легкая (1.1B параметров), работает даже на Mac и создаёт геометрически точные модели с реалистичными текстурами. Просто откройте шаблоны "Hunyuan3D", скачайте модель по подсказке и начните генерацию. Готовые модели появятся в папке output/mesh.

#Hunyuan #ComfyUI
------
@tsingular

По Гроку новости 2:
1. Маск спойлерит редактор картинок. Делают по следам последнего функционала Gemini. См ролик. У меня в Вебе пока не доступно, но видимо появится в ближайшее время.

2. В телеге обнаружили @GrokAI работает на движке 2 грока - слабоват, без поиска пока и без фактов - пишет что сегодня 23 ноября 2023 года, но судя по тому, что у аккаунта нет приставки bot в имени - его сделал сам телеграм и возможно скоро мы увидим больше настоящих ИИ интерфейсов от разработчиков.

#Grok #GrokAI
———
@tsingular

Tencent выпустил Hunyuan T1

Tencent выпустил свою передовую языковую модель с рассуждениями:
Hunyuan T1

Пишут, что лучше чем OpenAI GPT 4.5 и DeepSeek R1.

87.2 баллов в MMLU Pro против 84 у DeepSeek-R1, но меньше, чем 89.3 у OpenAI’s o1.

78.2 в AIME

Цены: US$0.14 за 1 млн. токенов

Web:
https://llm.hunyuan.tencent.com/#/chat/hy-t1
HF:
https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan-T1

#Tencent #Hunyuan #T1 #Китай
------
@tsingular

Cloudflare запустил ловушку для ИИ ботов-скрейперов

Cloudflare создал новый инструмент "AI Labyrinth". Вместо блокировки ботов, которые игнорируют robots.txt и воруют контент для обучения ИИ, система заманивает их в лабиринт бесполезных AI-сгенерированных страниц.

Боты попадают в ловушки с правдоподобным, но бессмысленным контентом, тратя ресурсы и выдавая себя.
Ежедневно Cloudflare фиксирует более 50 млрд запросов от веб-скрейперов.

Включить защиту можно в настройках Bot Management на панели Cloudflare.

ИИ против ИИ.

#Cloudflare #security
———
@tsingular

FigureAI запускает BotQ - новый завод по массовому производству роботов-гуманоидов

Стартап FigureAI запустил новое производство BotQ, которое сможет выпускать до 12,000 роботов-гуманоидов в год.

Компания полностью переосмыслила архитектуру своих роботов для масштабного производства, сократив время изготовления деталей с недели до секунд.

На заводе будет реализована концепция "роботы строят роботов" — гуманоиды Figure будут сами участвовать в сборке своих "собратьев" и перемещении материалов между станциями.

Для управления производством создана специальная внутренняя система MES, которая интегрируется с IoT-устройствами для контроля процесса сборки и тестирования всех компонентов.

Началось, да.

#HumanoidRobots #роботы
------
@tsingular

Еще важный датапоинт о мире: начиная с декабря 2024 года результаты решение самого сложного на тот момент теста на AGI (ARC challenge) выглядят абсолютно экспоненциально.

🤖 Аполло: Шаг вперёд в революции гуманоидных роботов

Mercedes начал тест автономных роботов в реальном производстве.

В Берлине прошла первая публичная демонстрация гуманоидного робота Apollo от компании Apptronik, который полностью автономно выполнил реальную производственную задачу. При росте 173 см, робот способен поднимать до 25 кг и может выполнять повторяющиеся операции в условиях, которые считаются "скучными, грязными или опасными" для людей.

Технические особенности

• Антропоморфная конструкция — руки и ноги, имитирующие человеческие, позволяют использовать те же инструменты и рабочие пространства, что и люди
• Адаптивность — в отличие от традиционных промышленных роботов, Apollo можно перемещать между разными участками производства
• Сенсорное управление — использование сервоприводов для точных движений (в демонстрации соединял детали двигателя с поворотом запястья)
• Компьютерное зрение — для распознавания объектов и навигации в производственной среде

Бизнес-преимущества

Mercedes-Benz видит в таких роботах значительную экономическую выгоду:
1. Снижение капитальных затрат — не требуется полная перестройка производственных линий
2. Гибкость производства — одни и те же роботы могут выполнять разные задачи в разных частях завода
3. Возможность работы рядом с людьми — без необходимости создания отдельных роботизированных зон

Йорг Бурцер, руководитель производства Mercedes-Benz, отмечает: "Мы хотим понять, что действительно возможно, и как гуманоидные роботы могут интегрироваться в действующее производство вместе с нашими сотрудниками".

Перспективы и ограничения

Пока Apollo далек от полностью автономного робота общего назначения:
• Требует предсказуемой среды (работает только на заводе)
• Использует ограниченный набор алгоритмов машинного обучения
• Отсутствует полноценная "мировая модель" (world model) для понимания окружающей среды

Тем не менее, аналитики прогнозируют 20-кратный рост рынка гуманоидных роботов в ближайшие 8 лет. Apptronik сравнивает текущую стадию развития с ранними 80-ми в истории персональных компьютеров — мы только в начале пути.

Немцы, как всегда, прагматичны.
На контрасте с десятками тысяч роботов в Китае, конечно, не факт, что выдюжат, но на ограниченных сегментах производства, наверное будет полезно.

#роботы #производство #автоматизация
———
@tsingular

DeepSeek V3 обновился на HF.

Пока только файлы. Метрик нет.
163 файла по 4.3 гига :) (700 гигов VRAM)

#deepseek #Китай
———
@tsingular

Стиральная машина LG EXAONE Deep появилась на ollama:

https://ollama.com/library/exaone-deep

#LG #Exaone
———
@tsingular

Народ уже попробовал как-то скачал развернул V3 новый и вот насколько он круче умеет программировать по сравнению с R1 (справа).

Похоже на локальный прорыв по качеству.

Очень хочется метрик уже.

Ну и тут:
https://chat.deepseek.com/
похоже именно он и есть.

Тут еще:
https://openrouter.ai/chat?models=deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free

#deepseek #Китай
———
@tsingular

n8n + MCP = 💪

У n8n очень крутое сообщество.
Запилили n8n-nodes-mcp.

- Подключение к MCP-серверам через STDIO или SSE
- Запуск инструментов с параметрами
- Получение шаблонов и доступ к ресурсам
- Возможность использовать как инструмент в AI Agent нодах

Model Context Protocol (MCP) — это разработка Anthropic, которая очень хорошо зашла многим ИИ автоматизаторам. Универсальный протокол для мира ИИ, позволяющий моделям типа Claude подключаться к внешним сервисам без сложных интеграций.

MCP работает через клиент-серверную архитектуру:

Хосты запускают соединения (Claude Desktop, IDE)
Клиенты поддерживают соединения с серверами
Серверы предоставляют инструменты и ресурсы клиентам

Туториал на Youtube

#MCP #Claude #n8n
———
@tsingular

🤖 Microsoft добавит рой AI-агентов для своего Security Copilot

Microsoft расширяет возможности своего Security Copilot, представленного еще в 2023 году, добавляя 11 специализированных AI-агентов, из которых 6 разработаны Microsoft, а 5 — партнерами компании.

Агенты интегрируются с продуктами Microsoft: Defender, Purview, Entra и Intune

Основная функция: автоматизация обработки и приоритизации больших объемов данных о безопасности (фишинг-отчеты, предупреждения об угрозах)

Что умеют конкретные агенты:

Phishing Triage Agent в Microsoft Defender — сортирует сообщения о фишинге, отфильтровывая ложные срабатывания (95% всех отчетов)

Alert Triage Agents в Microsoft Purview — обрабатывает предупреждения о потере данных и внутренних рисках

Vulnerability Remediation Agent в Microsoft Intune — приоритезирует устранение уязвимостей

Threat Intelligence Briefing Agent в Security Copilot — курирует данные об угрозах

Партнерские агенты добавляют функции вроде анализа нарушений конфиденциальности (OneTrust) и сетевых проблем (Aviatrix).

Обучение агентов происходит локально — контекст пользователя не передается Microsoft и не используется для обучения базовой модели

Система всё еще требует человеческого контроля — агент предлагает решения, но окончательное действие выполняет человек

По словам Microsoft, существующая версия Security Copilot уже сократила время реагирования на инциденты на 30%

Команда безопасности компании упоминает, что:

Работают над ограничением cross-prompt injection (атака, когда злоумышленник может перенаправить запрос агента)

AI-модели уже имеют встроенные ограничения
Проводится red teaming перед запуском
Но конкретных метрик о частоте ложных срабатываний Microsoft не предоставила

В теории такие агенты должны высвободить время аналитиков безопасности, которые сейчас тратят около 30 минут на обработку каждого потенциального фишингового сообщения, 95% из которых оказываются ложными тревогами.

#Microsoft #Security #Copilot #агенты
———
@tsingular

🤖 ИИ в руках программистов: помощник или конкурент?

WIRED провёл интересное исследование – опросили 730 программистов о том, как и насколько интенсивно они используют ИИ.
Результаты, в целом, предсказуемые, но интересно для статистики.

Согласно материалам исследования, в сообществе разработчиков мнения разделяются.
Одни активно используют ИИ каждый день, другие отказываются к нему прикасаться.
Некоторые компании платят за ИИ-сервисы, а некоторые их вообще запрещают.

Главный вопрос: ИИ освобождает программистов или готовит почву под их увольнение?

Посмотрим для сравнения на другое исследование GitHub 2024 года.
Там опросили 2000 разработчиков из США, Бразилии, Индии и Германии – и картина получилась следующая:

- 97% опрошенных хотя бы раз использовали ИИ-инструменты для кодинга на работе 🤯
- В США 88% компаний хотя бы частично поддерживают использование ИИ, в Германии таких только 59%
- 90% разработчиков из США отметили улучшение качества кода благодаря ИИ

Вернёмся к WIRED. Среди опрошенных WIRED программистов сформировалось три лагеря:

1. Пессимисты – малочисленная, но громкая группа, уверенная, что ИИ сожрёт все рабочие места программистов, как только корпоративные боссы поймут его возможности

2. Скептики – считают ИИ чем-то вроде сверхэффективного стажёра: полезный, но бестолковый. Не понимает контекст, не справляется с нетипичными случаями, не умеет по-настоящему решать проблемы

3. Реалисты – видят в ИИ "усилитель возможностей, а не киллера рабочих мест". Автоматизирует рутину, но креатив, архитектура и отладка остаются людям

Технические детали:

Исследование выявило интересный момент: сгенерированный ИИ код часто содержит ошибки, требующие человеческой проверки.
В условиях нехватки специалистов по безопасности (согласно отчету ISC2) это особенно критично.

Так, 100% респондентов в США сообщили об использовании ИИ для автоматизации проверок безопасности, но при этом понимают необходимость человеческого контроля.

При этом, даже сами опросы об ИИ подвержены ИИ-искажениям!
(Все врут -> Все врут при помощи ИИ.)

По данным Стэнфордского университета от ноября 2024, треть участников онлайн-опросов используют ChatGPT для ответов на вопросы анкет. Респонденты с помощью ИИ пишут ответы без опечаток, подозрительно длинные и неестественно вежливые.

Выводы для бизнеса:

1. ИИ не заменяет, а трансформирует – роли инженеров меняются, но не исчезают

2. Контроль человека необходим – особенно в вопросах безопасности кода. Самого кода станет больше, что потребует больше проверок на безопасность.

3. Использование ИИ повышает конкурентоспособность специалистов – 99-100% респондентов считают, что знание ИИ-инструментов делает их более привлекательными на рынке труда

4. Региональные различия – в США и Индии гораздо больше энтузиазма по поводу ИИ, чем, например, в Германии

Чем больше ИИ в разработке, - тем больше времени на отладку и больше подбирать хвостов безопасникам.

#WIRED #Reseach
———
@tsingular

Известный стратег Марк Поллард доверился ChatGPT и застрял в аэропорту Чили. Чат-бот сказал ему, что австралийцы могут посещать страну без визы.

Оказалось, что не могут. Марк узнал об этом уже от пограничников, хотя мог бы просто открыть сайт чилийского МИД.

Поллард попытался узнать у ChatGPT, можно ли засудить OpenAI за эту ошибку. Бот ответил, что нельзя.

Просто у него была стратегия, и он ее придерживался.

МонгоDB-dev выкатили коллекцию примеров кода по работе с ИИ Агентами в формате блокнотов.

забираем тут

Примеры агентов с Gemini, Клодом и с OpenAI, SmolAgents от HuggingFace, AWS Bedrock, LangGraph, CrewAI и много чего ещё.

#mongodb #агенты #обучение
———
@tsingular