Глоссарий Expert AI Layer

Зачем нужен отдельный глоссарий

Вокруг AI быстро появилось множество близких терминов: LLM, RAG, память, AI-агент, knowledge base, MCP, prompt engineering, fine-tuning, контекст. Их часто используют как взаимозаменяемые, хотя они описывают разные уровни системы.

Это особенно важно для Expert AI Layer. Если не разделять источник информации, профессиональное правило, способ поиска и саму AI-модель, легко построить систему, в которой документы есть, поиск работает, но AI всё равно не понимает, как именно специалист или компания принимает решения.

Глоссарий фиксирует единый смысл ключевых понятий категории Expert AI Layer и показывает связи между ними.

Каноническая цепочка категории:

Профессиональная экспертиза
        ↓
Expert AI Layer
        ↓
AI-модель или AI-приложение
        ↓
Ответ, рекомендация или действие

Expert AI Layer — формируемая Sekura Noda категория, а не утверждённый отраслевой стандарт. Термины AI, LLM, RAG, MCP, fine-tuning и другие используются в их обычном техническом смысле; термины, относящиеся непосредственно к Expert AI Layer, описывают предлагаемую модель управляемого профессионального контекста.

Основные понятия

Expert AI Layer

Expert AI Layer — управляемый слой между профессиональной экспертизой и AI, который позволяет AI применять подтверждённые знания, принципы, методы, правила, решения, исключения и границы в нужном контексте.

Его задача — не просто хранить информацию, а сохранять способ профессионального применения информации.

Типичный Expert AI Layer отвечает на вопросы:

что считается принятым знанием;
какое правило действует в конкретной ситуации;
где находится исключение;
какие данные нужно запросить до решения;
какие критерии важнее;
когда AI может продолжить работу;
когда требуется подтверждение человека.

Expert AI Layer не является отдельной LLM, RAG-системой, базой знаний или протоколом MCP. Эти технологии могут использоваться вместе с ним.

Экспертиза

Экспертиза — способность применять знания для принятия профессиональных решений в конкретных обстоятельствах.

Она включает не только факты, но и:

критерии выбора;
последовательность анализа;
профессиональные принципы;
накопленные решения;
исключения;
оценку риска;
понимание недостаточности данных;
способность определить границу, после которой требуется дополнительная проверка.

Информация может быть одинаковой у двух специалистов, а их экспертиза — различаться.

Знание

Знание — проверенная информация, утверждение, определение или связь, которая используется при выполнении профессиональной задачи.

Примеры:

техническое ограничение продукта;
определение термина;
требование нормативного документа;
характеристика клиента;
подтверждённый факт из прошлого кейса.

Само по себе знание ещё не определяет, как действовать. Для этого нужны правила, методы, критерии и контекст.

Экспертный контекст

Экспертный контекст — релевантная для текущей задачи часть профессиональной экспертизы, которую AI должен учитывать при формировании ответа или действия.

Он может включать:

применимые знания;
правила;
методы;
исключения;
связанные решения;
область применения;
ограничения;
статус материала.

Контекст не равен всей базе знаний. В хороший AI-контекст попадает только то, что относится к текущей задаче.

Управляемый профессиональный контекст

Управляемый профессиональный контекст — экспертный контекст, содержание которого можно прочитать, проверить, подтвердить, отклонить, обновить, связать с областью применения и отделить от конкретной AI-модели.

Слово «управляемый» принципиально важно. Если правило спрятано только в старом промпте, истории чатов или параметрах модели, человеку трудно понять, действует ли оно сейчас и почему AI его использует.

Персональный Expert AI Layer

Персональный Expert AI Layer — слой, отражающий методы, решения, принципы и опыт одного специалиста.

Он может использоваться для повторяющихся профессиональных задач: анализа, подготовки черновиков, диагностики, обучения, консультирования или проверки решений.

Корпоративный Expert AI Layer

Корпоративный Expert AI Layer — управляемый слой подтверждённого опыта компании или команды.

Он может включать:

внутренние стандарты;
принятые решения;
продуктовые ограничения;
методы работы;
критерии качества;
правила эскалации;
историю исключений;
границы полномочий AI.

Корпоративный слой не должен автоматически считать любую внутреннюю информацию принятым знанием. Для значимого содержания нужны статус, область применения и ответственность.

Элементы экспертного знания

Утверждение

Утверждение — самостоятельная формулировка, которую человек и AI могут прочитать, проверить и применять отдельно от большого документа.

Пример:

Не обещать срок интеграции до первичной проверки API клиента.

Хорошее утверждение обычно содержит одну основную мысль и может быть связано с причиной, методом, исключением, источником и областью применения.

Факт

Факт — проверяемое описание состояния, свойства или события.

Пример:

Версия API v1 не поддерживает пакетное обновление объектов.

Факт отвечает на вопрос «что известно», но сам по себе не задаёт решение.

Определение

Определение — формулировка смысла термина или объекта в рамках конкретной предметной области.

Определения особенно важны, когда одинаковые слова в разных командах используются по-разному.

Принцип

Принцип — устойчивый профессиональный ориентир, который помогает выбирать решение в разных ситуациях.

Пример:

Сначала выяснить ограничения процесса клиента, затем предлагать решение.

Принцип шире отдельного правила и может реализовываться несколькими методами.

Правило

Правило — формулировка условия и ожидаемого действия или ограничения.

Упрощённо:

Если выполняется условие X → применить действие или ограничение Y.

Хорошее правило должно иметь понятную область применения и учитывать исключения.

Критерий

Критерий — признак, по которому оценивается ситуация, вариант или качество решения.

Например, при оценке интеграции критериями могут быть:

полнота API;
качество документации;
наличие sandbox;
способ авторизации;
ограничения по скорости запросов.

Критерий помогает AI не просто перечислять варианты, а сравнивать их по принятой профессиональной логике.

Метод

Метод — повторяемая последовательность анализа или действий, применяемая к определённому типу задач.

Метод может включать:

вопросы;
проверки;
критерии;
развилки;
правила;
условия завершения;
границы передачи человеку.

Именно методы часто содержат значительную часть неявной экспертизы специалиста.

Решение

Решение — подтверждённый профессиональный вывод по конкретной ситуации.

Решение полезно не только как историческая запись. Оно может:

подтверждать правило;
выявлять исключение;
показывать приоритет критериев;
становиться примером для будущих случаев.

Исключение

Исключение — условие, при котором общее правило нельзя применять напрямую или его необходимо изменить.

Например:

Обычно срок не оценивается до проверки API. Исключение — стандартная интеграция из утверждённого списка, для которой уже существует проверенная оценка.

Исключения критичны для Expert AI Layer, потому что механическое применение общего правила часто является источником профессиональных ошибок AI.

Ограничение

Ограничение — условие, которое сужает допустимый набор ответов, решений или действий.

Ограничение может быть:

техническим;
юридическим;
договорным;
организационным;
финансовым;
связанным с правами доступа;
связанным с риском.

Граница

Граница применения — условие, определяющее, где AI может действовать самостоятельно, где должен запросить дополнительные данные, а где обязан передать решение человеку.

Примеры:

AI может подготовить черновик, но не отправлять его;
AI может предложить диагноз, но не подтверждать критический отказ;
AI должен остановиться, если отсутствует обязательный документ;
AI должен запросить эксперта при конфликте двух принятых правил.

Кейс

Кейс — структурированный пример реальной или типовой ситуации, связывающий исходные данные, ход анализа, применённые правила и итоговое решение.

Полезный кейс содержит:

контекст;
исходные данные;
применённый метод;
ключевые критерии;
исключения;
решение;
результат;
вывод для будущих ситуаций.

Источник

Источник — материал или событие, из которого было получено знание.

Источником может быть:

документ;
регламент;
переписка;
решение по кейсу;
комментарий специалиста;
запись обсуждения;
техническая документация;
нормативный акт;
результат эксперимента.

Источник не равен принятому знанию. Содержание источника должно быть интерпретировано и, когда это важно, подтверждено ответственным человеком.

Неявное знание

Неявное знание — профессиональное знание, которым человек пользуется на практике, но которое ещё не сформулировано в явном виде.

Оно часто проявляется в фразах:

«обычно я сначала проверяю…»;
«в таких случаях важно заметить…»;
«это формально допустимо, но мы так не делаем, потому что…»;
«если вижу этот признак, задаю ещё два вопроса…».

Одна из задач Expert AI Layer — превращать значимую часть такого опыта в проверяемые формулировки.

Управление знаниями

Статус

Статус — признак того, можно ли использовать материал как принятое профессиональное знание.

Минимальная модель различает подтверждённое, неподтверждённое и отклонённое содержание.

Draft

Draft — черновик: предложенное содержание, которое ещё не подтверждено.

AI может помогать создавать draft, но черновик не должен незаметно становиться обязательным правилом.

Accepted

Accepted — принятое содержание, разрешённое для использования как действующее знание в соответствующей области.

Статус accepted не означает универсальность: правило всё равно может иметь область применения, исключения и дату актуальности.

Rejected

Rejected — отклонённое содержание, которое не должно применяться как действующее правило.

Сохранение rejected полезно: оно позволяет понимать, какие позиции уже рассматривались и были сознательно отвергнуты.

Superseded

Superseded — содержание, заменённое более новой версией или другим утверждением.

Это отличается от rejected: старое правило могло быть правильным ранее, но перестало быть актуальным.

Гипотеза

Гипотеза — потенциально полезное предположение, для которого пока недостаточно подтверждений.

Гипотеза может храниться и проверяться, но не должна подаваться AI как установленный факт.

Подтверждение

Подтверждение — действие ответственного человека или установленного процесса, после которого содержание получает разрешение использоваться как принятое знание.

Чем выше последствия решения, тем важнее явное подтверждение.

Авторство

Авторство — информация о том, кто сформулировал или внёс содержание.

Автор не обязательно является тем, кто имеет право его подтвердить.

Владелец знания

Владелец знания — человек или роль, отвечающие за актуальность и применимость содержания в определённой области.

Версия

Версия — состояние содержания на определённый момент времени.

Версионирование позволяет ответить на вопросы:

какое правило действовало раньше;
когда оно изменилось;
почему AI в прошлом мог принять другое решение;
какая формулировка является текущей.

Область применения / Scope

Область применения — условия, внутри которых знание, правило или метод считаются релевантными.

Scope может включать:

страну;
продукт;
подразделение;
роль;
тип клиента;
этап процесса;
версию системы;
класс риска;
период времени.

Без scope правильное правило может быть ошибочно применено к неправильной ситуации.

Связь

Связь — явно указанное отношение между элементами знания.

Например:

Принцип
  ├─ реализуется методом
  ├─ уточняется критерием
  ├─ подтверждается кейсом
  ├─ ограничивается исключением
  └─ заменяется новой версией

Связи помогают AI получать не изолированные фрагменты, а профессиональную структуру.

Конфликт знаний

Конфликт знаний — ситуация, когда два релевантных утверждения приводят к несовместимым выводам.

Конфликт не следует скрывать случайным выбором одного фрагмента. Система должна по возможности определить:

разные области применения;
приоритет;
более новую версию;
необходимость решения человека.

Доступ

Доступ — правило, определяющее, кто или какое AI-приложение может читать, изменять или применять определённое содержание.

Один корпоративный Expert AI Layer может иметь разные уровни доступа для сотрудников, внешних ассистентов и автоматизированных агентов.

Получение контекста для AI

Контекст

Контекст — информация, предоставленная AI для выполнения конкретной задачи в конкретный момент.

Контекст может включать пользовательский запрос, системные инструкции, документы, память, результаты инструментов и содержание Expert AI Layer.

Expert AI Layer отвечает только за профессиональную часть этой картины.

Выбор контекста

Выбор контекста — процесс определения, какие элементы Expert AI Layer относятся к текущей задаче.

Типичный процесс включает:

определение предметной области;
выбор категории;
поиск знаний;
фильтрацию по статусу;
проверку scope;
добавление исключений и связанных правил;
формирование компактного набора для AI.

Retrieval

Retrieval — получение релевантной информации из хранилища по запросу.

Retrieval может быть реализован разными способами: полнотекстовым поиском, семантическим поиском, фильтрами, графом связей или комбинацией методов.

Retrieval отвечает за нахождение содержания, но не за подтверждение его профессиональной правильности.

Семантический поиск

Семантический поиск — поиск по смысловой близости запроса и сохранённого содержания, а не только по совпадению слов.

Он полезен, когда одинаковая мысль может быть сформулирована разными словами. Однако смысловая близость сама по себе не гарантирует актуальность, правильный scope или статус знания.

Embedding

Embedding — числовое представление текста или другого объекта, позволяющее сравнивать их по смысловой близости.

Embeddings часто используются в семантическом поиске и RAG. Это технический механизм, а не форма экспертизы.

Векторное хранилище

Векторное хранилище — система для хранения embeddings и поиска близких векторов.

Векторное хранилище может помочь найти релевантный материал, но не определяет, является ли найденное утверждение принятым, устаревшим или применимым к текущей ситуации.

RAG

RAG — Retrieval-Augmented Generation — подход, при котором перед генерацией ответа система находит релевантные внешние материалы и передаёт их языковой модели.

Упрощённо:

Запрос → поиск материалов → контекст → LLM → ответ

RAG хорошо решает задачу доставки информации. Expert AI Layer решает более широкую задачу управления профессиональным контекстом: статусами, методами, исключениями, областями применения и границами.

RAG может быть частью Expert AI Layer, но не является его синонимом.

Context Resolver

Context Resolver — логический компонент, который собирает применимый профессиональный контекст для текущей задачи.

Он может сочетать:

поиск;
категории;
фильтры;
статусы;
scope;
связи;
приоритеты;
исключения.

Это архитектурная роль, а не обязательное название конкретного программного модуля.

AI-модели и приложения

AI

AI / искусственный интеллект — общий термин для систем, выполняющих задачи, которые обычно требуют интеллектуальной обработки: понимания языка, распознавания, прогнозирования, планирования или принятия решений.

В материалах Expert AI Layer термин AI чаще всего относится к современным генеративным AI-системам и приложениям на основе языковых моделей.

AI-модель

AI-модель — обученная вычислительная модель, которая принимает входные данные и формирует результат.

Expert AI Layer должен по возможности хранить профессиональное содержание отдельно от конкретной модели, чтобы модель можно было заменить без потери самой экспертизы.

LLM

LLM — Large Language Model — большая языковая модель, способная обрабатывать и генерировать текст, следовать инструкциям, анализировать контекст и выполнять широкий класс языковых задач.

LLM может знать много общедоступной информации, но это не означает, что она знает уникальные методы, решения и ограничения конкретного специалиста или компании.

AI-приложение

AI-приложение — программный продукт, который использует одну или несколько AI-моделей для выполнения пользовательских задач.

Примеры классов приложений:

чат;
профессиональный ассистент;
внутренний помощник компании;
система поддержки;
агентная платформа;
встроенная AI-функция продукта.

Expert AI Layer может быть подключён к разным приложениям, если существует подходящий интерфейс доступа.

AI-ассистент

AI-ассистент — AI-приложение, которое помогает человеку выполнять задачи через диалог, анализ, подготовку материалов или вызов инструментов.

Ассистент не обязательно действует автономно.

AI-агент

AI-агент — система, которая не только формирует ответ, но и может планировать последовательность шагов, использовать инструменты и выполнять действия для достижения цели.

Чем больше самостоятельности у агента, тем важнее явно задавать профессиональные границы, права доступа и точки подтверждения человеком.

Оркестрация

Оркестрация — логика приложения, определяющая последовательность работы AI: когда искать знания, когда вызывать инструмент, когда задавать вопрос, какой контекст передавать модели и когда остановить действие.

Оркестрация применяет Expert AI Layer, но не заменяет его.

Инструмент / Tool

Инструмент — функция или внешний сервис, который AI-приложение может вызвать для получения данных или выполнения действия.

Например:

поиск в базе;
чтение документа;
отправка сообщения;
создание задачи;
получение данных из CRM.

Наличие инструментов не означает наличие профессиональной логики их применения.

Смежные технологии и понятия

База знаний / Knowledge Base

База знаний — организованное хранилище информации для поиска, чтения и повторного использования.

Она может содержать статьи, инструкции, FAQ, документы и справочные материалы.

База знаний может быть одним из источников Expert AI Layer. Отличие в том, что Expert AI Layer ориентирован не только на хранение информации, но и на управляемое применение профессиональных правил, методов, исключений и границ.

Knowledge Management

Knowledge Management / управление знаниями — организационные процессы создания, сохранения, распространения и обновления знаний внутри организации.

Expert AI Layer может быть частью современной системы управления знаниями, но его специфическая задача — сделать профессиональное содержание непосредственно применимым AI.

Память AI

Память AI — механизм сохранения информации между сообщениями, сессиями или задачами.

Память может содержать:

предпочтения пользователя;
сведения о проекте;
историю взаимодействия;
персональные настройки.

Память и Expert AI Layer решают разные задачи. Память отвечает за сохранение контекста взаимодействия, а Expert AI Layer — за управляемое профессиональное содержание.

Prompt

Prompt — входная инструкция или запрос, переданный AI-модели.

Промпт может задавать задачу, формат, роль, ограничения и необходимый контекст.

System Prompt

System Prompt — системная инструкция, задающая базовое поведение AI-приложения в рамках конкретной реализации.

Системный промпт удобен для стабильных инструкций поведения, но большие объёмы профессиональных знаний трудно независимо проверять, версионировать и повторно использовать, если они хранятся только внутри него.

Prompt Engineering

Prompt Engineering — практика проектирования инструкций и контекста для получения более качественного поведения AI-модели.

Prompt engineering отвечает прежде всего за то, как сформулировать задачу модели.

Expert AI Layer отвечает за то, какие подтверждённые профессиональные знания и правила должны быть доступны модели независимо от конкретного промпта.

Они могут использоваться вместе.

Fine-tuning

Fine-tuning — дополнительное обучение модели на специализированном наборе данных для изменения или адаптации её поведения.

Fine-tuning может быть полезен для:

формата ответа;
стиля;
устойчивых паттернов поведения;
специализированных задач.

Однако часто меняющиеся профессиональные правила удобнее хранить вне модели, если их нужно читать, подтверждать, обновлять, отменять и применять только в определённых областях.

MCP

MCP — Model Context Protocol — протокол, позволяющий AI-приложениям подключаться к внешним инструментам и источникам контекста через стандартизированный интерфейс.

В архитектуре Expert AI Layer MCP может быть способом подключения AI-клиента к знаниям и функциям.

MCP не определяет, какие знания правильны, кто их подтвердил и где действует исключение. Поэтому MCP — интерфейс подключения, а не замена Expert AI Layer.

API

API — Application Programming Interface — программный интерфейс, через который одна система обращается к функциям или данным другой системы.

Expert AI Layer может предоставляться AI-приложению через API, MCP, встроенную интеграцию или другой интерфейс.

Процесс формирования Expert AI Layer

Capture / фиксация

Фиксация — превращение профессионального опыта, документов, решений и объяснений в явное содержание, пригодное для проверки и повторного использования.

Фиксация не означает автоматического принятия знания.

Извлечение знаний

Извлечение знаний — выделение из исходных материалов самостоятельных фактов, правил, методов, критериев, исключений и решений.

Например, из длинной переписки можно извлечь:

одно правило;
причину правила;
два исключения;
обязательный вопрос для диагностики.

Структурирование

Структурирование — разделение содержания по типам, категориям, связям и областям применения.

Структура нужна не ради классификации как таковой, а чтобы AI мог получить правильное знание вместе с его ограничениями.

Проверка

Проверка — оценка содержания человеком или установленным процессом до его использования как действующего профессионального знания.

Проверка может включать:

правильность формулировки;
актуальность;
источник;
scope;
отсутствие конфликта;
наличие исключений;
допустимость применения AI.

Применение

Применение знания — использование принятого содержания при анализе, ответе, рекомендации или действии AI.

Ключевое отличие Expert AI Layer от обычного архива заключается именно в повторяемом применении.

Обратная связь

Обратная связь — информация из реальной работы AI и человека, которая помогает обнаруживать пробелы, ошибки, новые исключения и необходимость обновления знаний.

Пробел знания

Пробел знания — ситуация, когда в слое недостаточно подтверждённого содержания для уверенного решения задачи.

Хорошая система не маскирует пробел уверенным ответом. Она может:

запросить дополнительные данные;
сообщить об отсутствии знания;
передать задачу человеку;
предложить draft для последующего подтверждения.

Human-in-the-loop

Human-in-the-loop — схема, при которой человек остаётся участником процесса и подтверждает, корректирует или принимает решения в определённых точках.

Для Expert AI Layer это особенно важно при:

подтверждении новых правил;
конфликте знаний;
высоком риске;
исключительных случаях;
действиях с существенными последствиями.

Эскалация

Эскалация — передача задачи от AI человеку или более ответственному уровню, когда достигнута установленная граница самостоятельности.

Эскалация является нормальной частью профессиональной AI-системы, а не признаком её отказа.

Термины, которые не следует считать синонимами

Эти технологии не конкурируют с Expert AI Layer как взаимоисключающие варианты. В одной системе могут одновременно использоваться LLM, RAG, MCP, AI-агент и управляемый Expert AI Layer.

Практический пример

Представим инженера поддержки промышленного оборудования.

У него есть:

руководство пользователя;
сервисные бюллетени;
переписка с клиентами;
история отказов;
личный опыт диагностики.

Если просто загрузить документы в RAG, AI сможет находить похожие фрагменты. Но для реальной диагностики этого может быть недостаточно.

Инженер фактически использует следующий профессиональный контекст:

Знание:

Ошибка E42 связана с потерей обратной связи датчика.

Метод:

проверить питание датчика;
проверить разъём;
измерить сигнал;
только затем менять датчик.

Правило:

Не рекомендовать замену датчика до проверки питания и соединения.

Исключение:

Если корпус датчика имеет механическое повреждение, проверку сигнала можно пропустить.

Граница:

Если после базовой диагностики ошибка сохраняется и оборудование находится в опасном режиме, передать случай инженеру второй линии.

Кейс:

В трёх прошлых обращениях ошибка E42 была вызвана разъёмом, а не неисправностью датчика.

Именно совокупность этих элементов превращает информацию в применимый Expert AI Layer.

AI, использующий такой слой, должен не просто найти описание E42, а применить подтверждённый порядок диагностики, проверить исключение и остановиться у заданной границы.

Как читать материалы категории

Если вы только знакомитесь с Expert AI Layer, полезно двигаться в следующем порядке:

[object Object]
[object Object]
[object Object]
[object Object]
[object Object]
[object Object]
[object Object]
[object Object]
[object Object]
[object Object]

Часто задаваемые вопросы

Expert AI Layer — это база терминов?

Нет. Глоссарий описывает термины, а Expert AI Layer хранит и делает применимыми реальные профессиональные знания, методы, правила, исключения и решения.

Любая корпоративная база знаний уже является Expert AI Layer?

Нет. Она может стать источником. Для Expert AI Layer важны также подтверждение, область применения, методы, исключения, связи, границы и применение AI.

Если есть RAG, нужен ли Expert AI Layer?

Зависит от задачи. Если достаточно найти и пересказать релевантный документ, RAG может быть достаточен. Если AI должен следовать профессиональным методам, учитывать исключения и принимать решения в рамках заданных границ, нужен дополнительный управляемый уровень.

Может ли Expert AI Layer существовать без векторной базы?

Да. Для небольшого слоя могут быть достаточны категории, статусы, связи и обычный поиск. Векторный поиск — один из технических механизмов retrieval.

Нужно ли fine-tuning для Expert AI Layer?

Нет. Expert AI Layer по своей модели хранит профессиональное содержание отдельно от AI-модели. Fine-tuning может использоваться дополнительно для других задач.

Является ли MCP обязательным?

Нет. MCP — один из возможных способов подключения AI-приложения к экспертному слою. Также могут использоваться API или встроенные интеграции.

Может ли AI сам создавать новые знания?

AI может предлагать новые draft-формулировки, находить повторяющиеся решения и указывать на пробелы. Но значимые профессиональные правила не должны незаметно становиться принятыми без установленного процесса проверки.

Что важнее: объём знаний или качество структуры?

Для профессионального применения важнее не максимальный объём, а наличие релевантных, подтверждённых и правильно ограниченных знаний. Большой набор противоречивых документов может быть менее полезен, чем небольшой набор точных правил и методов.

Когда нужен человек?

Человек нужен там, где требуется подтверждение нового знания, разрешение конфликта, профессиональное суждение в нетипичном случае или решение с последствиями выше установленной границы самостоятельности AI.

Связанные материалы

Что такое Expert AI Layer
Почему AI нужен экспертный контекст
Архитектура Expert AI Layer
Как работает Expert AI Layer
Знания и экспертиза: в чём разница
Почему правила и исключения важны для AI
Как сохранить неявные знания для AI
Expert AI Layer и RAG: в чём разница
Expert AI Layer и MCP
Expert AI Layer и AI-агенты
Expert AI Layer и база знаний: в чём разница
Expert AI Layer и память ChatGPT: в чём разница
Expert AI Layer и prompt engineering: в чём разница
Expert AI Layer и fine-tuning: в чём разница

Следующий шаг

Выберите одну повторяющуюся профессиональную задачу и попробуйте описать её через термины этого глоссария:

какие знания нужны;
каким методом вы пользуетесь;
какие правила применяете;
по каким критериям принимаете решение;
какие исключения встречаются;
где проходит граница самостоятельности AI;
кто должен подтверждать изменения.

Если эти элементы можно сформулировать, уже существует основа для первого Expert AI Layer.

Начните создавать свой Expert AI Layer

Sekura Noda помогает фиксировать профессиональные знания, методы и решения как управляемое содержание, которое можно проверять, обновлять и использовать вместе с поддерживаемыми AI-приложениями.

CTA: Начните создавать свой Expert AI Layer.

Начать создавать свой Expert AI Layer

Вернуться в Expert AI Layer