Вы собрали Python-прототип с LLM. Чтобы встроить его в продукт, придётся работать с существующими данными, проверять ответы и выбирать инструменты с учётом стоимости эксплуатации. Какие решения уже используют инженеры?

На AI Native Conf разберём:
• «ИИ в аналитике — отчеты уже не будут прежними». LLM-агент в существующей data-инфраструктуре, галлюцинации, MCP и стоимость работы.
• «Карта AI-инструментов разработки: от GPU до агентики, без слепых зон». Выбор моделей для кода, квантование, стоимость железа и эксплуатационные метрики.
• «Миграция с Pega силами ИИ: реверс-инжиниринг логики и агентная разработка». Извлечение бизнес-логики из legacy, перенос на новый стек, стоимость и ошибки миграции.

Подборка поможет оценить подходы к интеграции LLM. Это доклады об инженерных решениях, которые можно сопоставить со своим стеком.

Москва и онлайн.

Выберите доклады: https://tglink.io/6991acfbabdb53?erid=2W5zFJDdgj3
#реклама
О рекламодателе