Разработка архитектуры долгосрочной памяти для медицинского AI-ассистента Я Здоров
Разработчики мобильного сервиса «Я Здоров» внедрили механизм долгосрочной памяти (LTM) для сохранения и учета медицинских данных пользователей между диалогами. В процессе создания архитектуры команда ограничила прямое управление памятью со стороны LLM, передав часть операций программному контролю для надежности. Такой подход позволяет отслеживать актуальность информации о здоровье и точно передавать нужный контекст модели.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Ограничения ИИ-агентов при автоматизации управления разработкой
Внедрение ИИ-агентов не стало решением «под ключ», способным дешево закрывать любые задачи бизнеса. Архитектура, отладка, интеграция, безопасность и понимание предметной области по-прежнему требуют ручного управления.
Разработка локального аниме-плеера Lapka с помощью нейросети Claude
Разработчик представил проект локального аниме-плеера Lapka. Код и техническую реализацию сервиса выполнила модель Claude Fable 5.1, которая также предложила часть продуктовых решений.
Настройка конвейера видеоаналитики с YOLO через браузерный JavaScript Viewer
Представлено практическое руководство по настройке платформы видеоаналитики с камеры через браузерный JavaScript Viewer. В конвейере используются детектор движения, два контура YOLO, система трекинга с постоянными идентификаторами и сохранение событий в PostgreSQL. Материал описывает влияние параметров на компоненты системы и способы проверки результатов.
Как извлечение текста из PDF позволяет снизить расходы на API нейросетей
При отправке отсканированных PDF-файлов Claude обрабатывает каждую страницу как изображение, расходуя около 1785 токенов. Предварительное извлечение текста сокращает расход до 300–600 токенов на страницу, что снижает затраты на API в 3–6 раз.