ruslanabuzyaroff

Стандартная схема обещает простую победу: подключаем локальную #llm , вешаем векторную базу (ChromaDB/Pinecone), добавляем #rag — и получаем «умного» #ai ассистента. На практике оказывается, что один только долгосрочный контекст не спасает внутри длинного диалога.

Моя наработка в рамках личного проекта: как я создавал самообучаюшегося AI-ассистента.

Начну с того, что я вообще не #ml инженер. Но в апреле я решил собрать ИИ-ассистента, который учится на своих ошибках, чисто факультативно)