10 мин чтения
Оценка качества ИИ (evals): как измерять до и после запуска
Как построить evals, которые находят ошибки ИИ раньше клиентов: эталонный набор, методы оценки, контроль релизов и мониторинг в работе — с примерами порогов.
Категория
ИИ-системы
LLM-шлюзы, наблюдаемость, контроль затрат и эксплуатация ИИ как управляемой платформы.
RSS-лента10 мин чтения
Промпт-инъекции и безопасность ИИ-агентов: практическая защита
Промпт-инъекции нельзя закрыть одним патчем, но ущерб можно ограничить: как атакуют ИИ-агентов, тест рисков за 5 минут и восемь мер защиты, которые работают.
10 мин чтения
Сопровождение ИИ-систем после запуска: что такое AI Ops
Почему ИИ-системы деградируют после запуска и как AI Ops это предотвращает: что мониторить, как безопасно вносить изменения, план инцидентов и реальные цены.
11 мин чтения
Частные и on-premise LLM для компаний в Европе: когда и как
Частная LLM, европейское облако или свой сервер? Гид для компаний: пять уровней размещения, GDPR и AI Act, из чего складывается цена и внедрение в шесть шагов.
10 мин чтения
Что такое MCP: как безопасно подключить ИИ-агентов к системам
Что такое Model Context Protocol, когда MCP лучше прямого API, какие риски несёт подключение ИИ-агентов к системам компании и восемь мер, которые защищают.
13 мин чтения
LLM-шлюз: маршрутизация моделей, контроль затрат и мониторинг
Как LLM-шлюз отправляет каждый запрос в подходящую модель, ограничивает траты на токены, переживает сбои провайдеров и логирует всё — план внедрения и ошибки.
По вашему запросу статей не найдено.