Как LLM извлекает ФТ и НФТ из легаси-кода, строит C4-диаграммы и восстанавливает архитектурные решения — pipeline с промптами, кейсом и двумя диаграммами
Сравнение трёх подходов к адаптации LLM под корпоративные данные: RAG, дообучение и длинный контекст. Дерево решений, матрица критериев, стоимость и инфраструктура для аналитиков и архитекторов.
Разбираемся, чем AI-агент отличается от обычного чата с LLM, как работает цикл ReAct, зачем нужна оркестрация нескольких агентов и где агенты реально полезны системному аналитику.
