Антипаттерны корпоративного ИИ: ошибки, которые дорого исправлять
Какие архитектурные ошибки подрывают корпоративные ИИ-платформы и как предотвратить их до промышленного запуска.
Stuzhuk Lab — Блог
Химия кода
← Все статьи
Тег
Управление знаниями
Все статьи блога с этим тегом.
Масштабирование корпоративного ИИ: от пилота к экосистеме знаний
Как расширять корпоративную ИИ-платформу на уровень холдинга, сохраняя единые стандарты, локальные границы данных и управляемую архитектуру.
Проектирование корпоративной ИИ-платформы: от пилота к стандарту
Как спроектировать масштабируемую платформу корпоративного ИИ, где знания, безопасность и интеграции важнее отдельных моделей.
Карта корпоративных знаний: от информационного хаоса к основе для ИИ
Как выявить, классифицировать и безопасно подключать знания предприятия для RAG и корпоративного поиска.
Обследование предприятия: как начать проект корпоративного ИИ с фактов
Как провести интервью, проанализировать процессы и выявить источники знаний до проектирования корпоративного ИИ.
Первый день архитектора корпоративного ИИ: начать с предприятия
Почему проект корпоративного ИИ начинается с бизнес-задач, знаний и безопасности, а не с выбора модели или серверов.
Будущее корпоративного ИИ: архитектура на годы вперед
Как построить корпоративную ИИ-платформу, которая переживет смену моделей, поставщиков и форматов данных.
Управление корпоративным ИИ: от эксперимента к управляемой платформе
Как распределить ответственность, контролировать изменения и обеспечить качество и безопасность корпоративной ИИ-платформы.
Векторные базы данных: фундамент семантического поиска в корпоративном ИИ
Как векторная база ускоряет поиск по знаниям предприятия, сохраняет права доступа и становится частью надежной RAG-архитектуры.
Почему предприятиям нужен RAG, а не память внутри LLM
Как RAG отделяет корпоративные знания от модели, поддерживает актуальность документов и сохраняет проверяемый доступ.
Почему появились LLM и какую роль они играют в корпоративном ИИ
Как ограничения поиска и экспертных систем привели к LLM и почему модель — интерфейс к знаниям, а не корпоративная память.
Корпоративная ИИ-платформа: почему LLM — это больше, чем просто чат
Как построить корпоративную ИИ-платформу вокруг слоя знаний, интеграций и безопасности, не привязываясь к одной модели.
Язык бизнеса и язык технологий: как начинать проекты корпоративного ИИ
Почему корпоративный ИИ начинают с измеримой бизнес-задачи, знаний и безопасности, а не с выбора модели.
Предприятие как система знаний: с чего начинается корпоративный ИИ
Почему знания — стратегический актив, а корпоративный ИИ проектируют от бизнес-задачи и безопасности, а не от выбора LLM.