Едно добро **Spec Coding** (спецификационно кодиране) се състои в превръщането на „неясна идея“ в „точен, проверим и изпълним договор“. Не е просто документ, а изграждане на **недвусмислен език за комуникация** между човек и AI (или между хора). По-долу ще разгледаме четири измерения: **структура на…
Режимът "усещане/атмосфера" на Vibe Coding, макар и приятен при бързо прототипиране и творческо изследване, лесно води до няколко типични капана, ако не се контролира. По-долу обобщавам от пет измерения: **качество на кода, поддръжка, сигурност, еволюция на изискванията, екипно сътрудничество**. --…
Това е проблем, пред който се изправят повечето програмисти. **Vibe Coding** и **Spec Coding** са две напълно различни работни парадигми при програмиране с помощта на големи езикови модели (LLM) в момента. Основната разлика между тях е: **дали „входът“, който давате на ИИ, е смътно усещане или точна…
Злонамереното инжектиране на заявки (злонамерено инжектиране на подкани / отравяне на резултати от търсене) е много реална заплаха за сигурността при внедряване на RAG системи в производствена среда. Нападателите могат чрез внимателно конструиран вход да се опитат да накарат модела да разкрие чувств…
Оптимизацията на подкани (Prompt Engineering / Optimization) е ключово умение, за да накараме големите езикови модели да „слушат“, особено в RAG системите, където директно определя дали моделът ще се придържа вярно към извлеченото съдържание, ще избегне халюцинации и ще спазва стандартния изходен фо…
Оптимизацията на RAG не е корекция на една единствена връзка, а процес на **оптимизация на цялата верига**. По-долу ще дам систематични стратегии за оптимизация от **четири измерения: страна на индексиране на данни, страна на извличане, страна на генериране и страна на оценка**, заедно с практически…
## Какво всъщност прави Embedding? — от техническата същност до отговорите на интервюто ### 1. Техническа същност: едно изречение, което разкрива същината **Основната работа на Embedding е да картографира离散不структурирани данни (текст, изображения и т.н.) в непрекъснато, нискоразмерно векторно прос…
### Какво е RAG? **RAG** е съкращение от **Retrieval-Augmented Generation**, което на български означава **генериране, подсилено с извличане**. Накратко, това е технология, която **дава на големия езиков модел "справочник, който може да прелиства по всяко време"**. Можете да си представите големи…
Точността е основната жизнена линия на системите за въпроси и отговори, особено когато се опитвате да ги приложите в сериозни сценарии (като здравеопазване, право, вътрешна подкрепа в предприятие). Моето виждане може да се обобщи така: **Точността е многомерна концепция, която не трябва да се гледа …
## 1. Основни концепции за Skill Skill (умение) е група от изпълними способности, капсулирани в **Agent (интелигентен агент)** или **AI система**. Обикновено включва: - **Условия за задействане**: кога да бъде извикан (напр. потребителска команда, системно събитие). - **Входни параметри**: данни и…
## Три основни методологии на AI Agent: ReAct, Plan-and-Solve и Reflection AI Agent е интелигентен агент, способен самостоятелно да възприема средата, да взема решения и да изпълнява действия. Основните му методологии са три: ReAct, Plan-and-Solve и Reflection. По-долу са представени с блок-схеми и…
## Какво е смесен експертен режим MOA (Mixture-of-Agents)? **MOA** е **архитектура за многоагентно сътрудничество**, чиято основна идея е: комбиниране на множество независими AI модели (наричани „експерти“ или „агенти“) чрез **механизъм за маршрутизиране/планиране**, така че всеки експерт да обрабо…
# Проектиране на система за памет на Агент: Реализация на краткосрочна и дългосрочна памет Тази статия разглежда проектирането на система за памет на Агент, разделяйки я на две нива – краткосрочна и дългосрочна памет, и представя подробно съответните реализации и съображения. ## Рамка и основни ид…
# Разлика между извикване на инструменти на Agent и обикновени функции Тази статия обсъжда основните разлики между извикване на инструменти на Agent и обикновени функции, както и подробно описва механизма, стойността, честите режими на отказ и стратегиите за справяне с тях. ## Основни разлики Оби…
# AI интервю въпрос 2: Как да гарантираме, че големият езиков модел (LLM) извиква инструменти надеждно Как да гарантираме, че големият езиков модел (LLM) работи надеждно и контролируемо при извикване на инструменти, а не само да разчитаме на подсказки, за да "убедим" модела. Необходимо е систематич…
# Обобщение на технологията Function Calling ## 1. Определение Function Calling е механизъм, който позволява на разработчиците да опишат налични външни инструменти (като API) на голям езиков модел (LLM) чрез JSON схема. Когато моделът прецени, че е необходимо да извика инструмент, за да отговори на…
# Ръководство за интервю и технически анализ на векторни бази данни Тази статия е споделяне на опит от интервюта и технически анализ на векторни бази данни. Тя систематично обяснява основните концепции, технически принципи, препоръки за избор и сценарии на приложение на векторните бази данни. ## 1…