Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»
Это первая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В теории хотелось...
Anthropic — What company has the best second artificial intelligence model at the end of June?
В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Это первая статья из цикла о том, как я пытался сделать алерты Zabbix в домашней лаборатории чуть умнее, прикрутив к ним локальную LLM и не получить на выходе архитектурного монстра Франкенштейна. В теории хотелось простого: система принимает события мониторинга, понимает их контекст, не дергает лишний раз по пустякам и подсказывает, куда смотреть в первую очередь.
Но на практике необходимо начинать не с модели, не с кода и даже не с Docker Compose, а с нормального ТЗ. В процессе написания материал разросся до неимоверных размеров, поэтому пришлось поделить его аж на четыре части.
Ссылки буду добавлять по мере выпуска (примерно раз в одну-две недели).
Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.
