Конференция завершена.

Ждем вас

на AiConf

в следующий раз!

💻 Мастер-класс «Поймать и обезвредить: 14 Unit-тестов для RAG и решения через Knowledge Graphs»

AI-инструменты для жизни

Фреймворки
Python
Поисковые системы
Архитектура данных, потоки данных, версионирование
Архитектуры / другое
Типовые ошибки
Базы знаний / wiki
Knowledge Ops

Доклад принят в программу конференции

Целевая аудитория

Разработчики RAG-систем, AI-инженеры и техлиды, которым нужны не теоретические рассуждения, а конкретные инструменты для отладки, тестирования и исправления логических ошибок в LLM-приложениях.

Тезисы

Пожалуйста, обратите внимание: видеотрансляция и запись мастер-класса вестись не будут.

Векторный RAG лжет уверенно. Он путает, игнорирует даты документов и галлюцинирует там, где нужна строгая логика. Но как это отловить не «на глаз», а системно?

Вместо слайдов мы откроем IDE. За 40 минут мы прогоним 14 сценариев сбоя (RAG Failures) через тестовый стенд и покажем, как Knowledge Graphs (GraphRAG) решают то, что не под силу векторам.

Вы получите пошаговую инструкцию и готовый репозиторий, чтобы проверить свою систему:

  • Test Suite: набор «неудобных» датасетов и Unit-тестов (Pytest + DeepEval), которые ломают классический поиск.
  • Logic Engine: как внедрить детерминированную логику (Set Difference, Rule Checking) поверх графа для вопросов типа «Чего не хватает?» или «Совместимы ли компоненты?».
  • Temporal & Structural Fixes: код для разрешения конфликтов версий документов и проблем инверсии связей.

Это практическое руководство: как превратить «магию» LLM в инженерную, тестируемую систему.

Chief AI-Architect (CAA), Raft
Руководитель школы архитекторов ОТУС
Руководитель направления GenAI b2b Softline
PhD Communication Science Tampere University (Finland)
Более 100 публикаций, из них 3 A+
3 патента, 2 Свидетельства ЭВМ по AI продуктам

Видео