Войти

#валидация данных

И инструменты ·2 авг 2026

LLM выдают уверенные инсайты из данных — но насколько им можно верить?

Разработчик использовал LLM для анализа отзывов клиентов и обнаружил проблему: модель уверенно презентует редкие упоминания (2 из 200 комментариев) как «топовые возражения», наравне с реально частыми паттернами. Вопрос в том, где граница между реальным анализом данных и генерацией «правдоподобного ответа», который звучит убедительно, но не отражает реальность.

0 115
И инструменты ·25 июл 2026

Почему хорошие AI-агенты выдают плохие результаты: проблема не в модели, а в передаче данных

Главная проблема мультиагентных AI-систем — не качество моделей, а сбои при передаче данных между агентами. Даже если каждый агент работает отлично сам по себе, при обмене информацией возникают микроошибки: пропущенные поля, неверные допущения, накапливающиеся искажения. Решение — жёсткая валидация на каждом этапе, минимальный контекст, детальное логирование и простая архитектура.

0 28