// ТЕХНИЧЕСКИЕ РАЗБОРЫ · 82 СТАТЕЙ
БЛОГ REDDYX AI
Конкретные технические разборы AI/ML/Web3 инструментов. Примеры кода, бенчмарки, без маркетинговой воды.
RAG и поискReranking и гибридный поиск в 2026: как поднять качество RAG
Reranking и гибридный поиск — рабочие рецепты 2026 для RAG. BM25 + вектора + кросс-энкодер, код, таблица сравнения и метрики качества retrieval.
Голос и медиаГенерация музыки нейросетью в 2026: Suno, Udio и open source
Генерация музыки нейросетью в 2026: сравнение Suno и Udio, разбор open source моделей, API, качество аудио и как собрать свой пайплайн AI музыки.
МоделиLLM для юридических и финансовых задач 2026: точность и риски
Юридический AI и финансы в 2026: где LLM точны, где галлюцинируют, как RAG режет ошибки на документах. Точность, риски, рабочий пример на Python.
МоделиЛучшие LLM фреймворки 2026: LangChain, LlamaIndex, DSPy или что-то новое?
Сравнение LangChain, LlamaIndex, DSPy, Haystack и Semantic Kernel в 2026. Примеры кода, таблица, когда какой фреймворк выбирать для AI проекта.
ИнфраструктураEdge AI в 2026: запускаем нейросеть прямо на телефоне
Edge AI в 2026: как запустить LLM и инференс на устройстве без облака. Разбираем движки, приватность, замеры на телефоне и рабочий код для мобильного.
АгентыЧто такое MCP протокол и почему все о нём говорят в 2026
MCP протокол от Anthropic, открытый стандарт для подключения LLM к инструментам. Архитектура, примеры серверов, как запустить первый MCP сервер.
АгентыAI-агенты для ресёрча 2026: deep research своими руками
Deep research своими руками в 2026: как собрать AI агента для ресёрча, автоматизировать поиск и верификацию источников. Код, сравнение стеков, готовый пайплайн.
МоделиRAG в 2026: какие инструменты реально работают
Обзор RAG стека в 2026. ChromaDB, Weaviate, Qdrant, pgvector с бенчмарками, пример пайплайна на Python, частые ошибки при внедрении.
АгентыStructured output в 2026: заставляем LLM отдавать чистый JSON
Structured output и JSON mode в 2026: как заставить LLM отдавать чистый JSON, зачем нужна схема и валидация через Pydantic. Разбор, код, сравнение подходов.
МоделиOllama 2026: запуск LLM локально на MacBook, Linux и Windows
Полный гайд по Ollama. Установка, запуск Llama 3, Mistral, Gemma локально. OpenAI-совместимый API, интеграция с VS Code и Cursor.
МоделиMixture of Experts в 2026: почему MoE-модели дешевле и умнее
Mixture of Experts (MoE) — почему архитектура делает модели дешевле в инференсе и умнее. Как работает роутинг, разбор Mixtral, эффективность и цифры 2026.
МоделиЛучшие open-source альтернативы GPT-4 в 2026: честный разбор
Llama 3, Mistral Large, DeepSeek V3, Qwen 2.5 против GPT-4o — сравнение по MMLU, HumanEval, стоимости запуска в 2026.