#knowledge_graph — Public Fediverse posts

Как я сделал AI-директора для малого бизнеса и почему отказался от RAG

Маленькая компания, человек 20. Гендир тонет в задачах. Помнить кто что обещал, отслеживать движение по целям, держать в голове десяток проектов одновременно. У больших корпораций для этого есть штат руководителей среднего звена и проджектов. У малых есть один директор, который пытается быть всем сразу. Лира берёт на себя часть этой работы. Это не корпоративный чат-бот, не ChatGPT с настройками компании. Конкретный продукт с конкретными функциями:

https://habr.com/ru/articles/1034298/

#ai #llm #claude #rag #aiагенты #agentic_ai #knowledge_graph #python #fastapi #бизнесавтоматизация

Инженерное знание как код: зачем я связываю MCP, агентов и модель изменений

Как только AI-агенты начинают участвовать в разработке, быстро выясняется неприятная вещь: проблема не в генерации кода, а в управлении смыслом изменений. В статье рассказываю, как я перестроил процесс проектирования фич через связку: — чата с агентом бизнес-аналитиком; — графовой модели изменений; — MCP-доступа к модели; — агентского бутстрапа; — формализованного техпроцесса. На примере разработки агентской памяти показываю, как User Story превращается в граф ролей, целей, мотивов, API и зависимостей, а агент перестаёт быть «чатиком сбоку» и становится участником инженерного процесса. Это не история про «ИИ пишет код». Это история про то, как инженерное знание начинает работать как код.

https://habr.com/ru/articles/1032582/

#agentic_workflow #MCP #ontology #knowledge_graph #semantic_layer #semantic_engineering #Ontology_MCP #AI_agents #software_architecture

Инженерное знание как код: зачем я связываю MCP, агентов и модель изменений

Как только AI-агенты начинают участвовать в разработке, быстро выясняется неприятная вещь: проблема не в генерации кода, а в управлении смыслом изменений. В статье рассказываю, как я перестроил процесс проектирования фич через связку: — чата с агентом бизнес-аналитиком; — графовой модели изменений; — MCP-доступа к модели; — агентского бутстрапа; — формализованного техпроцесса. На примере разработки агентской памяти показываю, как User Story превращается в граф ролей, целей, мотивов, API и зависимостей, а агент перестаёт быть «чатиком сбоку» и становится участником инженерного процесса. Это не история про «ИИ пишет код». Это история про то, как инженерное знание начинает работать как код.

https://habr.com/ru/articles/1032582/

#agentic_workflow #MCP #ontology #knowledge_graph #semantic_layer #semantic_engineering #Ontology_MCP #AI_agents #software_architecture

Инженерное знание как код: зачем я связываю MCP, агентов и модель изменений

Как только AI-агенты начинают участвовать в разработке, быстро выясняется неприятная вещь: проблема не в генерации кода, а в управлении смыслом изменений. В статье рассказываю, как я перестроил процесс проектирования фич через связку: — чата с агентом бизнес-аналитиком; — графовой модели изменений; — MCP-доступа к модели; — агентского бутстрапа; — формализованного техпроцесса. На примере разработки агентской памяти показываю, как User Story превращается в граф ролей, целей, мотивов, API и зависимостей, а агент перестаёт быть «чатиком сбоку» и становится участником инженерного процесса. Это не история про «ИИ пишет код». Это история про то, как инженерное знание начинает работать как код.

https://habr.com/ru/articles/1032582/

#agentic_workflow #MCP #ontology #knowledge_graph #semantic_layer #semantic_engineering #Ontology_MCP #AI_agents #software_architecture

Инженерное знание как код: зачем я связываю MCP, агентов и модель изменений

Как только AI-агенты начинают участвовать в разработке, быстро выясняется неприятная вещь: проблема не в генерации кода, а в управлении смыслом изменений. В статье рассказываю, как я перестроил процесс проектирования фич через связку: — чата с агентом бизнес-аналитиком; — графовой модели изменений; — MCP-доступа к модели; — агентского бутстрапа; — формализованного техпроцесса. На примере разработки агентской памяти показываю, как User Story превращается в граф ролей, целей, мотивов, API и зависимостей, а агент перестаёт быть «чатиком сбоку» и становится участником инженерного процесса. Это не история про «ИИ пишет код». Это история про то, как инженерное знание начинает работать как код.

https://habr.com/ru/articles/1032582/

#agentic_workflow #MCP #ontology #knowledge_graph #semantic_layer #semantic_engineering #Ontology_MCP #AI_agents #software_architecture

Как я построил Graph RAG систему с точностью 96.7% за 5 дней: от научных статей до production-ready пайплайна

Я реализовал Graph RAG систему, которая комбинирует 5 техник из свежих научных статей (KET-RAG, HippoRAG 2, VectorCypher) в единый пайплайн с декларативным Datalog reasoning-движком, полной провенансной трассировкой и типизированным API. Результат: 174/180 (96.7%) на билингвальном бенчмарке из 30 вопросов, оценённых в 6 режимах retrieval. Три режима достигли 100%. В статье — архитектура, 10 уроков оптимизации и эволюция от 38% до 96.7% за 10 итераций.

https://habr.com/ru/articles/1003064/

#GraphRAG #RAG #Neo4j #NLP #LLM #Python #Datalog #Knowledge_Graph #embeddings #PageRank