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

J
Java Code Geeks
Martin Fowler
Martin Fowler
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
博客园 - Franky
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
博客园_首页
腾讯CDC
D
Docker
The Cloudflare Blog
量子位
爱范儿
爱范儿
L
LangChain Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
博客园 - 司徒正美
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Jina AI
Jina AI
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园 - 聂微东
Vercel News
Vercel News
MyScale Blog
MyScale Blog

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
Книга: «Эффективный разговорный ИИ. Создаем чат-ботов, ко...
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