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.
Практическое руководство по промпт-инжинирингу для системных аналитиков: five-shot, role-prompting, chain-of-thought и структурный вывод — как собирать промпты, которые дают предсказуемый результат, а не галлюцинации
