AI и автоматизация — страница 3

Помощники, функции сайта, агенты, MCP и обработка данных.

Темы раздела

Материалы

• Описание инструментов и проверка аргументов

  Опубликовать узкие schemas и проверять фактические аргументы.

• Поиск по разрешённым Markdown-документам

  Вернуть ограниченный набор источников в устойчивом порядке.

• Чтение документа по идентификатору

  Прочитать полный публичный документ без произвольного пути.

• Ошибки протокола и ошибки инструмента

  Различать некорректный запрос, отсутствие источника и ошибку выполнения.

• Ресурсы и устойчивые URI

  Добавить resources/list и resources/read для тех же источников.

• Роль сервера и доступ до поиска

  Применить доверенную роль процесса перед чтением и ранжированием.

• Черновик только после серверного подтверждения

  Проверить одноразовое подтверждение точного содержимого перед записью.

• Повтор запроса и идемпотентная запись

  Повторить одну операцию без второго черновика и отвергнуть иной payload.

• Клиент, который проверяет ответ сервера

  Связать id запроса с ответом, ограничить ожидание и завершить процесс.

• Передача MCP-инструментов в сопровождение

  Описать совместимость, ограничения, данные и порядок обновления.

• RAG и pgvector: поиск по учебной библиотеке

  12 уроков: корпус, эмбеддинги, PostgreSQL, гибридный поиск, контекст, локальная модель и обновление источников.

• Границы RAG и корпус учебной библиотеки

  Описать вопрос, доказательство и результат поиска на собственном корпусе.

• Фрагменты Markdown и устойчивые ссылки

  Разделить документы по заголовкам и сохранить версии фрагментов.

• Эмбеддинги и договор пространства векторов

  Получить векторы через отдельный адаптер и проверить их форму.

• Документы и векторы в PostgreSQL

  Создать таблицы документов, ревизий и фрагментов с явной размерностью.

• Идемпотентный импорт и активация ревизии

  Подготовить ревизию вне транзакции и атомарно заменить активный текст.

• Косинусный поиск и доступ к источникам

  Вернуть только разрешённые активные фрагменты одного векторного пространства.

• Полнотекстовый поиск и объединение рангов

  Соединить SQL-поиск по словам с векторной выдачей через RRF.

• Индекс HNSW и ограничения фильтрации

  Описать приближённый поиск и отдельный протокол сравнения с точным.

• Контекст, цитаты и отказ от ответа

  Собрать ограниченный контекст, цитаты и необязательный ответ локальной модели с проверкой обозначений.

• Обновление, удаление и смена модели

  Сохранить согласованность выдачи при изменении текста и пространства.

• Вопросы для оценки поиска и ответа

  Подготовить независимые контрольные случаи и договор метрик без выдуманных замеров.

• Локальный веб-интерфейс и передача проекта

  Показать разрешённые источники и границы демонстрационного сервиса.

• Temporal: длительные процессы и восстановление после сбоев

  Двенадцать уроков TypeScript-проекта «Согласование»: события, время, повторяемые эффекты, отмена и совместимость истории.