
RAG с LLM API: полное руководство по продакшну 2026
Постройте готовый к продакшну RAG-конвейер с LLM API. Чанкинг, эмбеддинги, векторный поиск, реранкинг и оценка — с кодом Python для каждого шага.
Блог
AI API инсайты, обновления продукта и руководства от команды.

Постройте готовый к продакшну RAG-конвейер с LLM API. Чанкинг, эмбеддинги, векторный поиск, реранкинг и оценка — с кодом Python для каждого шага.

LLM API-стек 2026: провайдеры моделей, gateway, observability, caching, guardrails, agent frameworks. Стеки для соло-разработчика, стартапа и энтерпрайза.

Продакшен-архитектура для нескольких AI-моделей в одном приложении. Цепочки резервирования, 5 стратегий маршрутизации, наблюдаемость и Python-приложение.

Прямой API дороже, ограничивает и отказывает чаще, чем агрегация. 3,6 млн визитов, совокупная стоимость и данные о рабочих процессах — сдвиг 2026 года.