惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
L
LINUX DO - 热门话题
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
博客园 - Franky
J
Java Code Geeks
腾讯CDC
博客园 - 聂微东
The Cloudflare Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
博客园 - 司徒正美
Last Week in AI
Last Week in AI
量子位
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
S
Schneier on Security
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Latest news
Latest news
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
有赞技术团队
有赞技术团队
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
S
Securelist
AWS News Blog
AWS News Blog
GbyAI
GbyAI
L
LINUX DO - 最新话题
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Forbes - Security
Forbes - Security
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Y
Y Combinator Blog
W
WeLiveSecurity
T
Threatpost
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
P
Proofpoint News Feed
D
DataBreaches.Net
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
V
V2EX
N
News and Events Feed by Topic
Google DeepMind News
Google DeepMind News
D
Docker
The Hacker News
The Hacker News
A
About on SuperTechFans
Security Latest
Security Latest
NISL@THU
NISL@THU
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
博客园_首页
H
Hacker News: Front Page

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Книга: «Эффективный разговорный ИИ. Создаем чат-ботов, которые действительно работают»
ph_piter (Из · 2026-04-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Книга: «Эффективный разговорный ИИ. Создаем чат-ботов, которые действительно работают»

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели628

Привет, Хаброжители!

Новые мощные фреймворки для разработки чат-ботов и модели генеративного ИИ практически сняли ограничения, связанные с некорректным распознаванием намерений пользователя и генерацией бессодержательных ответов. Освойте разработку чат-ботов на основе больших языковых моделей (LLM) и других современных инструментов, а также проектирование разговорных систем, ориентированных на реальный пользовательский опыт.

Книга «Эффективный разговорный ИИ» посвящена созданию надежных и масштабируемых чат-ботов, пригодных для использования в корпоративной среде. Вы узнаете, как уточнять пользовательские намерения с помощью LLM, корректно обрабатывать нестандартные запросы и применять генерацию, дополненную поиском (RAG), чтобы ответы бота всегда оставались актуальными и релевантными. По мере прочтения разберетесь, как построить систему обратной связи для непрерывного улучшения качества диалогов и освоите практики безопасной интеграции генеративного ИИ в существующие архитектуры.

Что внутри:

  • Сочетание генеративного ИИ с традиционными инструментами чат-ботов.

  • Применение LLM для повышения качества, точности и удобства взаимодействия.

  • Планирование непрерывного улучшения.

  • Формирование ответов для конкретных предметных областей с использованием RAG.

Для кого эта книга

Книга «Эффективный разговорный ИИ» создана для тех, кто уже занимается поддержкой решений на базе разговорного ИИ: бизнес-спонсоров, владельцев продуктов, дизайнеров и разработчиков подобных систем. Опыт в программировании будет полезен при реализации некоторых технических решений, однако он вовсе не обязателен для большинства концептуальных и проектных корректировок, предлагаемых в книге (в том числе благодаря современным low-code- и no-code-инструментам). Описанные далее проблемы и способы их решения будут полезны и тем, кто только планирует создать свой первый разговорный ИИ, ведь, как известно, «предупрежден — значит вооружен».

«Замечательное и исчерпывающие руководство, написанное людьми, которые прошли весь путь внедрения систем разговорного ИИ: от идеи до продакшена».

 Сара Хайнс, пионер инноваций в области ИИ

«Ничего лишнего, а лишь то, что действительно нужно».

Джерри Куомо, IBM

«Дорожная карта для построения и оценки эффек- тивности систем разговорного ИИ».

 Корвилл Аллен, Google

«Бесценный ресурс для всех, кто хочет добиться успеха с системами на базе ИИ».

 Марк Неме, Microsoft

Об авторах

Эндрю Р. Фрид

Distinguished Engineer с более чем двадцатилетним опытом работы, половина которого посвящена ИИ. Он присоединился к подразделению IBM Watson вскоре после того, как система Watson победила чемпионов шоу «Jeopardy!», и с тех пор реализовал множество проектов на базе ИИ. Эндрю черпал знания из множества технических книг и блогов и теперь стремится «передать эстафету», делясь собственным опытом. Свое свободное время он любит проводить с семьей.

Кари Джейкобс

работает в сфере информационных технологий уже почти 30 лет. Ее опыт охватывает управление дата-центрами, администрирование Unix и поддержку производственных приложений. В 2014 году она присоединилась к подразделению IBM Watson. В роли инженера по когнитивным системам и архитектора решений она принимала участие в создании разговорных ИИ для десятков компаний из списка Fortune 500, а также для национальных брендов, государственных учреждений, университетов и стартапов. Она обожает учиться и делиться знаниями. Среди ее увлечений — каякинг, фотография и бразильское джиу-джитсу.

Энико Рожа

Distinguished Engineer и технический директор IBM Global AI & Analytics Practice. За более чем 30-летнюю карьеру в IBM она реализовала инновационные мультиплатформенные решения разговорного ИИ в самых разных отраслях. Ее вдохновляют сложные задачи, требующие интеграции передовых технологий ИИ. Энико является автором множества патентов в области обработки естественного языка (NLP) и юзабилити. Ее увлечение чат-ботами началось с соавторства и руководства разработкой онтологической системы диалога на естественном языке, которая произвела революцию в клиентском самообслуживании в сфере технической поддержки. Вне работы Энико любит проводить время с семьей, гулять с собакой Тео и устраивать ужины для друзей и близких, объединяя людей за хорошей едой и беседой.

Ознакомиться с оглавлением
Полистать отрывок

Приобрести книгу «Эффективный разговорный ИИ. Создаем чат-ботов, которые действительно работают» можно на нашем сайте.

По факту оплаты бумажной версии книги на e‑mail высылается электронная книга.

Для Хаброжителей действует скидка 25% по промокоду — ИИ