ИИ-команда Вадлайн
Инженеры и архитекторы ИИ-решений · опыт 6+ лет
О команде
Команда инженеров и архитекторов, которая внедрила более 40 ИИ-решений: чат-боты, RAG-поиск, ИИ-агенты, fine-tuning. Работаем с GPT, Claude, GigaChat, YandexGPT и локальными моделями. Отвечаем за технологическую часть статей про ИИ.
Экспертиза
ИИ-разработкаRAG-поискИИ-агентыLangChainLlamaIndexGPTClaudeGigaChatYandexGPTfine-tuningvector databasespgvector
Статьи
Стоимость токенов упала в 10×. Российские модели созрели. ИИ-функции стали ожиданием клиентов. Тренды ИИ-внедрения в 2026.
Зачем внедрять ИИ в продукт и как готовить сайт к ИИ-поисковикам. Pillar-статья по кластеру: модели, RAG, агенты, llms.txt, schema.org, EEAT.
Сравнение GPT, Claude 4.7 и российских моделей по бизнес-задачам. Цена, скорость, юрисдикция, контекстное окно, типичные ошибки выбора.
Пошаговый план для команд до 50 человек: какие задачи ИИ окупает быстро, как считать ROI, как делать PoC за 2–3 недели и 200–400 тыс ₽.
Архитектура RAG-системы: векторный поиск, embeddings, реранкер, генерация. Стек: pgvector, Qdrant, LlamaIndex. Цена, сроки, типичные ошибки.
Что такое ИИ-агент в отличие от чат-бота, какие задачи решает, как контролировать качество. Реальные сценарии, типичные ошибки, цены.