# AI Manual

> Практические мануалы по AI, автоматизации и self-hosted инфраструктуре

- [Page not found](/404/): The page you're looking for doesn’t exist or has moved. Check the URL, use the navigation to browse sections, or return to the homepage.
- [Privacy Policy](/privacy/): Learn how we collect, use, and protect your personal data, what rights you have over your information, and how to contact us with questions.
- [Статьи](/blog/): Практические статьи по AI, инфраструктуре и автоматизации: что внедрять, как измерять эффект и как избегать типичных ошибок.
- [Мануалы](/docs/): Коллекция практических гайдов по AI и инфраструктуре.

## Статьи

> Практические статьи по AI, инфраструктуре и автоматизации: что внедрять, как измерять эффект и как избегать типичных ошибок.

- [AI-стек 2026: что ставить в основу](/blog/ai-%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BA-2026-%D1%87%D1%82%D0%BE-%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%82%D1%8C-%D0%B2-%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%83/): Практичный базовый стек для AI-проектов: модели, orchestration, observability и безопасность.
- [Как выбирать LLM под задачу, а не по хайпу](/blog/%D0%BA%D0%B0%D0%BA-%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%8C-llm-%D0%BF%D0%BE%D0%B4-%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D1%83-%D0%B0-%D0%BD%D0%B5-%D0%BF%D0%BE-%D1%85%D0%B0%D0%B9%D0%BF%D1%83/): Простой фреймворк выбора модели: качество, latency, цена, надёжность и риски.
- [Агенты vs workflow-автоматизация: где что использовать](/blog/%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B-vs-workflow-%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%B3%D0%B4%D0%B5-%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D1%8C/): Когда нужен агент, а когда лучше жёсткий пайплайн — с примерами и анти-паттернами.
- [10 промпт-паттернов, которые реально работают](/blog/10-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%82-%D0%BF%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B2-%D0%BA%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B%D0%B5-%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE-%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%8E%D1%82/): Подборка шаблонов для анализа, генерации, критики, планирования и проверки качества.
- [RAG без боли: минимальный продакшен-контур](/blog/rag-%D0%B1%D0%B5%D0%B7-%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D0%B8-%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%88%D0%B5%D0%BD-%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%83%D1%80/): Как собрать полезный RAG: очистка данных, чанкинг, retrieval и eval.
- [Embeddings на практике: что важно кроме модели](/blog/embeddings-%D0%BD%D0%B0-%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B5-%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B2%D0%B0%D0%B6%D0%BD%D0%BE-%D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%BC%D0%B5-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8/): Как выбрать размер вектора, индекс, стратегию обновления и фильтрацию по метаданным.
- [Evals-first: как не обмануться демками](/blog/evals-first-%D0%BA%D0%B0%D0%BA-%D0%BD%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%83%D1%82%D1%8C%D1%81%D1%8F-%D0%B4%D0%B5%D0%BC%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%B8/): Почему оценки важнее вау-демо и как быстро построить свой набор тестов.
- [Контроль стоимости AI: 8 рабочих приёмов](/blog/%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D1%8C-%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8-ai-8-%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%87%D0%B8%D1%85-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%91%D0%BC%D0%BE%D0%B2/): Кэширование, маршрутизация моделей, батчинг и лимиты как базовые инструменты экономии.
- [Self-hosted AI на VPS: что реально можно поднять](/blog/self-hosted-ai-%D0%BD%D0%B0-vps-%D1%87%D1%82%D0%BE-%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE-%D0%BC%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%BE-%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D1%8F%D1%82%D1%8C/): Минимальный набор сервисов для приватного AI-контура на своём сервере.
- [Безопасность AI-инфры: чеклист на каждый релиз](/blog/%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BF%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-ai-%D0%B8%D0%BD%D1%84%D1%80%D1%8B-%D1%87%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D1%81%D1%82-%D0%BD%D0%B0-%D0%BA%D0%B0%D0%B6%D0%B4%D1%8B%D0%B9-%D1%80%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%B7/): Проверка секретов, прав доступа, prompt-injection и журналирования.
- [Tool Use и MCP: как делать надёжные интеграции](/blog/tool-use-%D0%B8-mcp-%D0%BA%D0%B0%D0%BA-%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B0%D1%82%D1%8C-%D0%BD%D0%B0%D0%B4%D1%91%D0%B6%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8/): Как подключать инструменты к LLM так, чтобы не ломалось в бою.
- [Voice AI в 2026: куда смотреть в первую очередь](/blog/voice-ai-%D0%B2-2026-%D0%BA%D1%83%D0%B4%D0%B0-%D1%81%D0%BC%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B5%D1%82%D1%8C-%D0%B2-%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D1%83%D1%8E-%D0%BE%D1%87%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D1%8C/): Распознавание, TTS, задержка и UX-паттерны для голосовых интерфейсов.
- [Vision workflows: извлечение данных из изображений](/blog/vision-workflows-%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B8%D0%B7-%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9/): От OCR до структурирования: как строить устойчивые пайплайны для картинок и сканов.
- [AI-ассистенты для кода: как встроить в процесс команды](/blog/ai-%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%BA%D0%BE%D0%B4%D0%B0-%D0%BA%D0%B0%D0%BA-%D0%B2%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B8%D1%82%D1%8C-%D0%B2-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D1%8B/): Роли ассистента в ревью, генерации тестов, рефакторинге и документации.
- [Автоматизация с n8n + LLM: быстрые победы](/blog/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D1%81-n8n--llm-%D0%B1%D1%8B%D1%81%D1%82%D1%80%D1%8B%D0%B5-%D0%BF%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D0%B4%D1%8B/): Сценарии, которые дают результат за день: саппорт, отчёты, классификация входящих.
- [Observability для LLM-приложений: что логировать](/blog/observability-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-llm-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9-%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D1%8C/): Какие метрики и трассировка нужны, чтобы отлаживать ответы и управлять качеством.
- [Fine-tuning или RAG: как принять решение](/blog/fine-tuning-%D0%B8%D0%BB%D0%B8-rag-%D0%BA%D0%B0%D0%BA-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BD%D1%8F%D1%82%D1%8C-%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5/): Критерии выбора подхода с точки зрения стоимости, скорости и обновляемости знаний.
- [Кэширование в LLM-приложениях: где экономятся деньги](/blog/%D0%BA%D1%8D%D1%88%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B2-llm-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%D1%85-%D0%B3%D0%B4%D0%B5-%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%8F%D1%82%D1%81%D1%8F-%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%8C%D0%B3%D0%B8/): Слои кэша и стратегии инвалидирования без потери актуальности ответа.
- [Multi-model routing: как повысить качество и снизить цену](/blog/multi-model-routing-%D0%BA%D0%B0%D0%BA-%D0%BF%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D1%81%D0%B8%D1%82%D1%8C-%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE-%D0%B8-%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%82%D1%8C-%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%83/): Маршрутизация сложных задач на сильные модели и рутины на дешёвые.
- [AI-playbook для команды: внедрение за 30 дней](/blog/ai-playbook-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D1%8B-%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B7%D0%B0-30-%D0%B4%D0%BD%D0%B5%D0%B9/): Пошаговый план внедрения AI в процессы компании без хаоса и сопротивления.

## Мануалы

> Коллекция практических гайдов по AI и инфраструктуре.

- [Гайды](/docs/guides/): Пошаговые инструкции для быстрого результата.
- [Справочник](/docs/reference/): Опорные материалы и настройки по AI-инструментам.
- [Свежие материалы по AI](/docs/resources/): Актуальный AI-дайджест: свежие релизы, полезные источники и что читать в первую очередь.

### Гайды

> Пошаговые инструкции для быстрого результата.

- [Quickstart: AI за 30 минут](/docs/guides/quickstart/): Быстрый план запуска AI-процесса для ежедневных задач.
- [Как отслеживать AI-обновления без перегруза](/docs/guides/ai-news-workflow/): Рабочий процесс: от лент новостей до решений по стеку.

### Справочник

> Опорные материалы и настройки по AI-инструментам.

- [Промпт-паттерны](/docs/reference/prompt-patterns/): Короткий справочник по рабочим формулировкам запросов к LLM.