✍️ Автор

PyLand Team

PyLand Team

253 Статей
90680 Просмотров
16 Реакций
✍️ Статьи

Статьи автора

Все публикации PyLand Team

Нарезка документов на чанки для RAG
LLM и AI

Нарезка документов на чанки для RAG

Эмбеддинг длинного текста усредняет смыслы — конкретный вопрос не найдёт нужный абзац. Решение: нарезать документ на чанки и индексировать каждый...

🟣 Эксперт
📅 30.06.2026
Pydantic v2: валидация данных в Python
LLM и AI

Pydantic v2: валидация данных в Python

Pydantic — библиотека для проверки и преобразования данных через аннотации типов. Она часто используется в API и LLM-приложениях, когда внешний...

🟡 Средний
📅 30.06.2026
asyncio в Python: асинхронное программирование
LLM и AI

asyncio в Python: асинхронное программирование

asyncio — стандартная библиотека Python для асинхронного кода. Позволяет выполнять несколько задач «одновременно» в одном потоке.

🟡 Средний
📅 30.06.2026
AsyncAnthropic: асинхронный клиент Claude API
LLM и AI

AsyncAnthropic: асинхронный клиент Claude API

AsyncAnthropic — асинхронная версия Anthropic клиента. Использует async/await и интегрируется с asyncio event loop.

🔴 Продвинутый
📅 30.06.2026
RAG: чат с документами через векторный поиск
LLM и AI

RAG: чат с документами через векторный поиск

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — паттерн для работы с собственными документами. Вместо того чтобы переобучать модель, мы находим нужные фрагменты и...

🟣 Эксперт
📅 30.06.2026
Prompt Caching в Claude API: экономим токены
LLM и AI

Prompt Caching в Claude API: экономим токены

Каждый запрос к Claude — платный. В inputtokens входит всё: system prompt, история, вопрос. Если делаешь 100 запросов с одним...

🟣 Эксперт
📅 30.06.2026
Эмбеддинги: координаты текста в пространстве смыслов
LLM и AI

Эмбеддинги: координаты текста в пространстве смыслов

Эмбеддинг — числовой вектор, представляющий текст. Похожие по смыслу тексты получают близкие векторы. Это основа семантического поиска в RAG-системах.

🔴 Продвинутый
📅 30.06.2026
JSON Schema: описываем структуры данных
LLM и AI

JSON Schema: описываем структуры данных

JSON Schema — стандарт для описания структуры JSON. В Claude API используется для описания инструментов (tool use) — Claude знает...

🟡 Средний
📅 30.06.2026
Tool Use в Claude API: агенты с инструментами
LLM и AI

Tool Use в Claude API: агенты с инструментами

Tool use позволяет Claude вызывать функции из твоего кода — получать погоду, читать файлы, делать поиск. Claude решает когда вызвать...

🔴 Продвинутый
📅 30.06.2026
ChromaDB: векторная база данных для RAG
LLM и AI

ChromaDB: векторная база данных для RAG

ChromaDB — встраиваемая векторная БД. Хранит тексты и их эмбеддинги, умеет искать по смыслу. Не требует отдельного сервера.

🔴 Продвинутый
📅 30.06.2026
SQLite в Python: персистентная память для агентов
LLM и AI

SQLite в Python: персистентная память для агентов

SQLite — встроенная в Python реляционная база данных. Хранит данные в одном файле, не требует сервера. Идеальна для персистентной памяти...

🟡 Средний
📅 30.06.2026
Health Checks: liveness и readiness в Kubernetes
Kubernetes

Health Checks: liveness и readiness в Kubernetes

Контейнер запущен — не значит, что приложение работает. Может быть дедлок, переполнение памяти или медленная инициализация. Probes — механизм K8s...

🔴 Продвинутый
📅 30.06.2026
📊 Статистика

Статистика по категориям

Распределение статей автора по темам

📝

Django

63 статей

📝

Python

54 статей

📝

Git и GitHub

32 статей

📝

Html Css

23 статей

📝

LLM и AI

21 статей