AI-помощник продуктовой команды: RAG по коду и wiki, Deep Research агенты и бенчмарки
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Знания продуктовой команды размазаны по десяткам репозиториев, Confluence-пространствам, тредам и базам данных. Разработчики тратят часы на поиск контекста, а онбординг новичков растягивается на месяцы. ChatGPT и внешние инструменты не знают вашу систему.
В докладе разберём архитектуру AI-помощника продуктовой команды — мультисервисной системы из 7 компонентов. Покажем, как устроен гибридный RAG по коду с AST-парсингом, как агенты навигируют по кодовой базе и wiki, и как Deep Research агенты проводят security-аудит и проектируют архитектуру. Поделимся бенчмарками качества на реальных задачах.
Go разработчик, с недавнего времени строю AI-инструменты для разработчиков
Видео
Другие доклады секции
Продуктизация AI-решений
