ИИ под контролем: Guardrails как щит от рисков в агентных системах
Вы когда-нибудь задавали вопрос AI-чатботу и получали в ответ что-то вроде: «Я не могу с этим помочь»? Если да — значит, вы уже сталкивались с guardrails в действии. Это встроенные механизмы контроля, ограничивающие, что именно может и не может делать система ИИ.
Например, представьте себе AI-агента, работающего в роли тревел-ассистента. Он поможет вам забронировать рейсы или отели, но не станет отвечать на вопросы по истории или объяснять, как починить компьютер. Это потому, что его поведение ограничено guardrails, сконфигурированными под выполнение конкретных задач.
В этой статье мы разберёмся, что такое guardrails, как они работают и почему они критичны для построения безопасных и надёжных агентных систем ИИ. Поехали!
Читать: https://habr.com/ru/articles/936156/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Вы когда-нибудь задавали вопрос AI-чатботу и получали в ответ что-то вроде: «Я не могу с этим помочь»? Если да — значит, вы уже сталкивались с guardrails в действии. Это встроенные механизмы контроля, ограничивающие, что именно может и не может делать система ИИ.
Например, представьте себе AI-агента, работающего в роли тревел-ассистента. Он поможет вам забронировать рейсы или отели, но не станет отвечать на вопросы по истории или объяснять, как починить компьютер. Это потому, что его поведение ограничено guardrails, сконфигурированными под выполнение конкретных задач.
В этой статье мы разберёмся, что такое guardrails, как они работают и почему они критичны для построения безопасных и надёжных агентных систем ИИ. Поехали!
Читать: https://habr.com/ru/articles/936156/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как построить эффективную MDM-систему для бизнеса - рассказываем на Сезоне MDM
В этой серии видео-вебинаров вы узнаете, как определить ключевые бизнес-задачи и настроить MDM-систему. Вас будут ждать живые демо и экспертные мнения о реальной ценности MDM. Первые три выпуска уже доступны для просмотра на VK видео и Rutube!
Не пропустите - впереди еще три серии. Подписывайтесь на чат-бота в телеграм, чтобы получать уведомления о новых выпусках!
Реклама
О рекламодателе
В этой серии видео-вебинаров вы узнаете, как определить ключевые бизнес-задачи и настроить MDM-систему. Вас будут ждать живые демо и экспертные мнения о реальной ценности MDM. Первые три выпуска уже доступны для просмотра на VK видео и Rutube!
Не пропустите - впереди еще три серии. Подписывайтесь на чат-бота в телеграм, чтобы получать уведомления о новых выпусках!
Реклама
О рекламодателе
ClickHouse не тормозит, но теряет данные. Часть 3 — материализованные представления
ClickHouse не тормозит, но теряет данные. Набор простых действий с объяснениями, позволяющий избежать потери данных
Читать: https://habr.com/ru/articles/937196/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
ClickHouse не тормозит, но теряет данные. Набор простых действий с объяснениями, позволяющий избежать потери данных
Читать: https://habr.com/ru/articles/937196/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как государственная служба Великобритании оптимизирует управление данными
Один из крупнейших британских органов здравоохранения использует Oracle Fusion Data Intelligence для анализа данных, что помогает улучшить управление финансами, кадровыми ресурсами и цепочками поставок.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Один из крупнейших британских органов здравоохранения использует Oracle Fusion Data Intelligence для анализа данных, что помогает улучшить управление финансами, кадровыми ресурсами и цепочками поставок.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Новая интеграция объединяет мощные аналитические возможности Databricks с удобной платформой визуализации OAC, дополненной искусственным интеллектом для запросов на естественном языке. Это открывает новые горизонты для эффективного анализа данных в организациях.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Telegram
Data Analysis / Big Data
Лучшие посты по анализу данных и работе с Big Data на русском и английском языке
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
❤1
Выбираем архитектуру данных для компании: руководство от дата-инженера
Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов.
Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются.
Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.
Читать: https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/937470/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов.
Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются.
Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.
Читать: https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/937470/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍1
Как выбрать облако под стартап: от серверов до биллинга
Запускаете стартап? Разбираем, какое облако подойдет под ваш проект — подборка платформ.
Читать: «Как выбрать облако под стартап: от серверов до биллинга»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Запускаете стартап? Разбираем, какое облако подойдет под ваш проект — подборка платформ.
Читать: «Как выбрать облако под стартап: от серверов до биллинга»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
7 взаимозаменяемых решений, которые мгновенно ускорят ваши рабочие процессы Data Science на Python
Хотите сделать свои Python-скрипты для анализа данных быстрее без переписывания кода? NVIDIA предлагает 7 простых замен стандартных библиотек, которые позволяют значительно ускорить выполнение задач анализа данных без изменения кода. В статье рассматриваются готовые решения для замены Pandas, NumPy и других библиотек, использующие GPU для повышения производительности.
Приведены примеры кода и сравнительные тесты, демонстрирующие рост скорости обработки данных. Материал будет полезен специалистам в области Data Science и разработчикам, работающим с большими объемами информации.
Читать: https://habr.com/ru/articles/937542/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Хотите сделать свои Python-скрипты для анализа данных быстрее без переписывания кода? NVIDIA предлагает 7 простых замен стандартных библиотек, которые позволяют значительно ускорить выполнение задач анализа данных без изменения кода. В статье рассматриваются готовые решения для замены Pandas, NumPy и других библиотек, использующие GPU для повышения производительности.
Приведены примеры кода и сравнительные тесты, демонстрирующие рост скорости обработки данных. Материал будет полезен специалистам в области Data Science и разработчикам, работающим с большими объемами информации.
Читать: https://habr.com/ru/articles/937542/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Газпромбанк.Тех и Научно-технологический университет «Сириус» запускают интенсив по анализу данных и машинному обучению
Газпромбанк.Тех совместно с Научно-технологическим университетом «Сириус» объявляет о старте отбора на образовательный интенсив для будущих специалистов в области анализа данных и машинного обучения. Участие в программе полностью бесплатное.
Читать: «Газпромбанк.Тех и Научно-технологический университет «Сириус» запускают интенсив по анализу данных и машинному обучению»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Газпромбанк.Тех совместно с Научно-технологическим университетом «Сириус» объявляет о старте отбора на образовательный интенсив для будущих специалистов в области анализа данных и машинного обучения. Участие в программе полностью бесплатное.
Читать: «Газпромбанк.Тех и Научно-технологический университет «Сириус» запускают интенсив по анализу данных и машинному обучению»
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
WAP паттерн в data-engineering
Несмотря на бурное развитие дата инжиниринга, WAP паттерн долгое время незаслуженно обходят стороной. Кто-то слышал о нем, но не применяет. Кто-то применяет, но интуитивно. В этой статье хочу на примере детально описать паттерн работы с данными, которому уже почти 8 лет, но за это время ни одна статья не была написана с принципом работы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/937738/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Несмотря на бурное развитие дата инжиниринга, WAP паттерн долгое время незаслуженно обходят стороной. Кто-то слышал о нем, но не применяет. Кто-то применяет, но интуитивно. В этой статье хочу на примере детально описать паттерн работы с данными, которому уже почти 8 лет, но за это время ни одна статья не была написана с принципом работы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/937738/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы