zengin

Я делаю сервис, который ищет в текстах воду – места, где предложения есть, а утверждений нет. Про сам движок уже писал тут, про прогон вакансий с «Работы России» – тут.

Я сделал сервис, который ищет в текстах воду: места, где предложения есть, а утверждений нет. Начинал со школьных эссе, про это уже писал тут. Потом дошло, что движку в общем всё равно, что читать. Эссе, отчёт, пресс-релиз, вакансия. Везде один вопрос: на чём держится текст.

Сервер в России, домен в России, всё по закону. Бот написан, протестирован, развёрнут — и молчит. Дальше три часа, четыре тупика и одно решение, которое оказалось бесплатным. Если у вас российский хостинг, вы однажды пройдёте этот путь. Вот карта.

Я делаю ThoughtCheck — сервис, который показывает, есть ли за текстом понимание. Не «написал ли…

Вот кусок настоящего эссе по физике:

огда вы строите сложные цепочки на LangChain, консоль превращается в нечитаемую стену JSON-текста. Понять, на каком этапе модель начала галлюцинировать — это отдельный вид боли.

Я решил, что жизнь слишком коротка для чтения логов, и за неделю собрал Zengin AI Debugger. Это Open Source инструмент, который превращает «мысли» нейросети в интерак…

Привет, VC! 👋

Если вы пробовали собирать AI-агентов, кастомных чат-ботов или сложные RAG-системы на фреймворке LangChain, то точно знаете главную боль этой разработки — отладку.Стоит добавить в цепочку один системный промпт, вызов нейросети, выходной парсер и пару инструментов (tools) — и лог в терминале превращается в бесконечную, нечитаемую стену текста и JSON…

Если вы пробовали писать ИИ-агентов или цепочки (chains) на LangChain, то знаете главную боль разработки — отладку.

Когда агент состоит из промпта, вызова LLM, парсера и пары инструментов (tools), логи в консоли превращаются в нечитаемую стену текста. Понять, что именно пришло на вход конкретному узлу, почему модель выдала галлюцинацию или гд…