Корисні статті про Java, Spring, SEO, фронтенд та сучасні технології. Поради, приклади, лайфхаки для розробників
Коротко: Gemma 4 26B MoE рекламують як "якість 26B за ціною 4B". Це правда щодо швидкості інференсу — але не щодо пам'яті. Завантажити потрібно всі 18 GB. На Mac з 24 GB — свопінг і 2 токени/сек. Комфортно працює на 32+ GB. Читай перш ніж завантажувати. Що таке MoE і чому 26B...
Коротко: Reasoning mode — це вбудована здатність Gemma 4 "думати" перед відповіддю. Увімкнений за замовчуванням. На M1 16 GB з'їдає від 20 до 73 секунд залежно від задачі. Повністю вимкнути через Ollama не можна — але можна скоротити через /no_think. Читай коли це варто робити, а коли...
Коротко: Gemma 4 — нове покоління відкритих моделей від Google DeepMind, випущене 2 квітня 2026 року. Чотири розміри: E2B, E4B, 26B MoE і 31B Dense. Ліцензія Apache 2.0 — можна використовувати комерційно без обмежень. Підтримує зображення, аудіо, reasoning mode і 256K контекст. Запускається...
Коротко: Встановив Gemma 4 на MacBook Pro M1 16 GB і протестував на двох реальних задачах — генерація Spring Boot коду і текст про RAG. Порівняв з Qwen3:8b і Mistral Nemo. Результат: Gemma 4 видає найкращу якість, але найповільніша. Qwen3:8b — майже та сама якість коду за 1/4 часу. Читай якщо...
Розробник налаштував tool use, перевірив на тестових запитах — все працює. У production модель раптом відповідає без виклику інструменту, впевнено і зв'язно, але з даними річної давнини. Жодної помилки в логах. Просто неправильна відповідь. Спойлер: модель не «зламалась»...
Коли розробник вперше бачить як LLM «викликає функцію» — виникає інтуїтивна помилка: здається що модель сама виконала запит до бази або API. Це не так, і саме ця помилка породжує цілий клас архітектурних багів. Спойлер: LLM лише повертає структурований JSON з назвою...
27 березня 2026 року Google запустив перший широкий Core Update року. Офіційне формулювання — «регулярне оновлення для покращення релевантності результатів». Але за лаштунками тисячі сайтів побачили падіння кліків і показів у Google Search Console. При цьому Google прямо каже: штрафів...
Якщо ви досі думаєте, що LLM навчають так: "скопіювали весь інтернет → натиснули кнопку Train" – ви помиляєтесь на сотні мільйонів доларів. ChatGPT, Claude і Gemini проходять три принципово різних етапи навчання. І найважливіший з них – не pre-training. Спойлер: у 2025–2026...
Кілька днів тому мій друг написав мені в месенджер: «Слухай, я тут роблю проєкт через Gemini. Код сам пишеться, все швидко. Думаю за 3-4 дні запущу і почну заробляти.» Я — розробник. І я знав, що зараз почнеться той самий розмова, яку я вже мав десятки разів. Але цього разу я вирішив не...
Чистий vector search втрачає точні терміни, ціни і номери документів. Я це виправив за один день — без зміни LLM, без GPU, без нових залежностей. Мій RAG-сервіс працював. Vector search знаходив релевантні чанки, LLM генерувала відповіді українською. Але коли клієнт запитав "консультація...
Ваш RAG-пайплайн працює. Відповіді генеруються, retrieval повертає результати. Але користувач шукає get_user_v2 — і замість документації отримує статтю про user management. Або питає про "стаття 42 ЗУ про захист персональних даних" — і vector search повертає три чанки про...
Ви коли-небудь дивувались, чому ChatGPT знаходить зв'язок між "автомобілем" і "машиною" — хоча це різні слова? Або чому RAG-система знаходить потрібний документ навіть якщо у запиті немає жодного слова з тексту? Спойлер: за цим стоїть одна технологія — embedding. Це спосіб...
Ви побудували RAG-систему, відповіді генеруються, retrieval працює. Але як дізнатися, чи працює він на 90% запитів чи на 55%? Eyeball evaluation не скейлиться: variance між ревьюерами, нульове покриття edge cases, неможливість відловити регресії. Спойлер: п'ять метрик + 50...
ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB Проблема: Ви запустили перший RAG на ChromaDB — все працює: ~50 000 документів, відповіді стабільні. Але з’являється нова вимога: масштабування. Менеджер очікує мільйон документів, DevOps ставить під сумнів окрему vector DB, якщо...
Ви додали документи у свій RAG-пайплайн, написали запит — і система знаходить відповідь. Але як саме? Чому вона обирає цей фрагмент, а не сусідній? І чому іноді повертає повну нісенітницю? Спойлер: за кожним RAG-пошуком стоїть математика кутів у просторі тисячі вимірів — і її можна...
RAG для PDF: як задавати питання по документах Ви хочете задавати питання по своєму PDF — договору, звіту чи документації. Копіюєте код із туторіалу, запускаєте — і отримуєте беззмістовні відповіді або помилки. Проблема майже ніколи не в LLM. Вона виникає ще на першому кроці —...
RAG-модель видає дивні або хибні відповіді? Не поспішайте звинувачувати LLM. Часто причина криється у chunking-стратегії — саме те, як ви розбиваєте дані. Факт: 60–70% якості відповідей RAG визначається правильним розбиттям контенту на chunks. ⚡ Коротко...
Якщо ти вже запускаєш Ollama на 8 ГБ RAM — і тебе цікавить чи варто оновитись до 16 ГБ — ця стаття дає конкретну відповідь. Не «більше RAM — краще», а що саме відкривається, які моделі стають доступними і де апгрейд не має сенсу. Якщо ще не читав про 8 ГБ tier —...
🔍 Джерело: WebCraft.org · 🌐 Genspark Claw · 🌐 Claude Cowork · 🌐 Perplexity Computer У першому кварталі 2026 року з'явилися одразу три AI-агенти, які претендують на роль «цифрового працівника»: Genspark Claw (березень), Perplexity Computer (лютий) та Claude Cowork (січень). Усі три обіцяють...
🔍 Джерело: WebCraft.org · 🌐 офіційний сайт Genspark · 📰 BusinessWire прес-реліз 12 березня 2026 року Genspark представив Claw — AI-агента, якого компанія називає «першим AI-співробітником». Одночасно вийшов Workspace 3.0 з автоматизацією воркфлоу, Meeting Bots та Chrome Extension. Раунд...
Ви пишете в ChatGPT "Привіт" — і думаєте, що надіслали одне слово. Насправді AI отримав 3–4 числа. Саме так працюють токени — невидимі одиниці, якими мислять усі великі мовні моделі. Спойлер: одне слово кирилицею — це вже 3–4 токени проти 1–2 для англійського,...
Ви побудували RAG-пайплайн, підключили LLM, налаштували vector store — а пошук повертає нерелевантні результати. Проблема майже завжди не в LLM, а в embedding-моделі. Саме вона визначає, наскільки точно система розуміє зміст тексту і знаходить правильні фрагменти....
Щоразу, коли ви відправляєте повідомлення в ChatGPT, Claude або Gemini, за лічені секунди відбувається щось неймовірно складне: система, навчена на трильйонах слів, прогнозує наступний токен, зважує контекст тисяч попередніх слів і генерує відповідь, яка здається осмисленою. Але як саме це працює...
Перша година після підключення Spring AI — і застосунок не стартує. NoUniqueBeanDefinitionException: expected single matching bean but found 2: ollamaChatModel, openAiChatModel. Гугл каже додати spring.ai.openai.chat.enabled=false. Не працює. Документація мовчить. Це була тільки...
RAG з Ollama: навчи AI відповідати по твоїх документах У тебе є документи — PDF, статті, нотатки, база знань. Ти хочеш задавати питання і отримувати відповіді саме по цих документах, а не по загальних знаннях моделі. І все це — локально, без відправки даних у хмару. Саме...