#ииприложение — Public Fediverse posts

Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain

В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .

https://habr.com/ru/articles/1025460/

#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain

В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .

https://habr.com/ru/articles/1025460/

#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain

В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .

https://habr.com/ru/articles/1025460/

#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain

В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .

https://habr.com/ru/articles/1025460/

#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение

OpenAI AgentKit vs Just AI Agent Platform: где ограничения, а где возможности?

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Сухан, я занимаюсь разработкой AI-приложений в Just AI.Недавно вышедший AgentKit от OpenAI быстро стал одним из самых обсуждаемых инструментов в сообществе разработчиков. Мы протестировали платформу для создания ИИ-агентов от OpenAI и сравнили её с нашей Agent Platform. В этой статье разбираем, как создаются агенты на обеих платформах, и в чём заключаются их принципиальные отличия.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/967338/

#ai_agent #agentkit #ai #llm #ииагенты #нейросети #lowcode #large_language_model #ииприложение #openai