Етикет RAG

Памет на AI агента: три слоя, архитектура и рискове

Памет на AI агента: три слоя, архитектура и рискове

Память AI-агента — это не скрытая способность языковой модели, а внешняя система хранения, поиска и обновления контекста. Она позволяет агенту продолжать работу между сессиями, учитывать предпочтения пользователя, использовать накопленные факты и не повторять одни и те же ошибки. Практическую архитектуру…

RAG срещу LLM Wiki: кога семантичната карта е по-надеждна от чанковете

RAG срещу LLM Wiki: кога семантичната карта е по-надеждна от чънковете

Короткий ответ: LLM Wiki не заменяет RAG и не гарантирует стопроцентную точность. Но для небольшого ядра критически важных знаний — регламентов, договоров, технической документации и сложных исследований — связанная семантическая карта может быть надёжнее наивного RAG с механической нарезкой текста.…

Как AI агентът запазва контекста: Skills, RAG и маршрутизиране

Как AI агентът запазва контекста: Skills, RAG и маршрутизация

Коротко: AI-агент сохраняет контекст не потому, что постоянно держит в памяти всю переписку, документы и инструкции. Надёжная архитектура разделяет правила работы, состояние процесса и поиск по базе знаний. Агент получает только те данные, которые нужны для текущего шага, а затем…