Это вторая серия карточек по ИИ, на этот раз про память и знания модели. RAG, как и просили в комментах к прошлой заметке, тоже учтен.

Полная серия:
Как работает LLM (промпт, токен, fine-tuning, inference, alignment, контекстное окнто, pre-training, галлюцинация)
Память и знания (RAG, embedding, векторая БД, memory layers)
Действия и автоматизация (tool call, agent, agentic AI, multi-agent, MCP, A2A)
Управление и безопасная эксплуатация (harness, context / loop / graph engineering, дистилляция, observability)
Безопасность (safety, guardrails, data leakage, prompt injection, AI Gateway, AI Governance, Evaluation)
Бонусная серия (фундаментальные vs локальные модели, веса, карточка модели, бенчмарки и SOTA, ризонинг, дрифт, Human-in-the-Loop, Shadow AI, датасеты, качество данных и отравление)

#ии #обучение