Референсные модели

Референсная модель: Цифровая платформа Референсная модель: Поставка и изменения Референсная модель: Возможности LLM

Эталонные модели

Эталонные модели описывают, как выглядит «хорошо» — независимо от инструментов и поставщиков.

Они определяют возможности, элементы управления и доказательства, метрики/SLO и распространенные антипаттерны.

Модели

Цифровая платформа — Масштабируемая карта возможностей платформы.
Доставка и изменения — Безопасные, быстрые, проверяемые изменения.
Безопасность и доверие — Безопасность и управление, ориентированные на элементы контроля.
Возможности LLM — Управление, оценка, стоимость и операции для LLM.

Articles

Суверенный ИИ: контроль над моделями, данными, инфраструктурой и зависимостями

Суверенный ИИ — это эффективный контроль над моделями, данными, инфраструктурой, программным обеспечением, операциями и стратегическими зависимостями, а не просто место размещения модели ИИ.

8 октября 2026 г.

MLOps против LLMOps: что меняется, когда модель — это LLM

MLOps управляет системами машинного обучения; LLMOps распространяет эти практики на промпты, контекст, извлечение, провайдеров, инструменты, оценки и поведение во время выполнения вокруг больших языковых моделей.

8 октября 2026 г.

MCP: объяснение — что он подключает, чего не делает и где ему место

Протокол контекста модели соединяет приложения ИИ с внешними инструментами, ресурсами и подсказками через стандартную границу клиент-сервер. Узнайте, что делает MCP, чего он не делает и где он вписывается в архитектуру агента.

8 октября 2026 г.

RBAC против изоляции арендаторов: две разные границы безопасности

RBAC определяет, что пользователь может делать; изоляция тенантов определяет, к ресурсам какого тенанта это действие может получить доступ. Узнайте, почему безопасность многотенантного SaaS требует обеих границ.

8 октября 2026 г.

Что такое контекстная инженерия? Что получает модель до того, как она отвечает

Проектирование контекста определяет, какую информацию модель ИИ получает перед выводом, включая подсказки, извлечение, память, состояние приложения, результаты работы инструментов и историю разговоров.

8 октября 2026 г.

Источник истины в системах ИИ: откуда на самом деле берутся надёжные знания

Источник истины определяет, какой источник является авторитетным для конкретного факта или состояния. Узнайте, чем он отличается от RAG, происхождения данных, памяти, контекста, векторных баз данных и систем учёта.

8 октября 2026 г.

Что такое архитектор AI-платформы? Модели, данные, среда выполнения, безопасность и операции

Архитектор платформы ИИ проектирует многоразовые основы ИИ для моделей, провайдеров, поиска, агентов, идентификации, безопасности, оценки, наблюдаемости и операций.

8 октября 2026 г.

Что такое архитектор ИИ-решений? Границы системы, обязанности и компромиссы

Архитектор решений ИИ превращает бизнес-требования в готовую к производству систему ИИ, охватывающую данные, модели, инструменты, безопасность, среду выполнения, оценку и операции.

8 октября 2026 г.

Генеративный ИИ: модели, поиск, инструменты и приложения — это не одно и то же

Генеративный ИИ — это больше, чем модель. Узнайте, как модели, поиск информации, инструменты, контекст, среды выполнения и приложения сочетаются друг с другом в производственных системах ИИ.

8 октября 2026 г.

Агентный ИИ: когда система ИИ может планировать, использовать инструменты и действовать

Агентный ИИ использует модели внутри многошаговых циклов выполнения, где они могут выбирать инструменты, наблюдать результаты, обновлять состояние и адаптировать своё следующее действие в рамках явных границ времени выполнения и разрешений.

8 октября 2026 г.

Air-Gapped AI: как работают ИИ-системы без интернета и облачного доступа

AI-системы в изолированной среде запускают модели, RAG и AI-приложения внутри изолированного домена безопасности без зависимости от интернета или облачных сервисов. Узнайте, как модели, данные, обновления и инструменты работают в автономном режиме.

8 октября 2026 г.

Векторные базы данных, эмбеддинги и переранжирование: три разные части поиска

Эмбеддинги представляют смысл, векторные базы данных извлекают кандидатов, а реранкеры уточняют результаты. Узнайте, чем отличаются эти три слоя поиска и как они работают вместе в RAG.

1 / 3