Головна

Статті

Всі публікації: інсайти, чеклісти та практичні нотатки з реальних проєктів.

ТемиОбрано: Техстек: бази даних та пошук
Всі темиAI: RAG (пошук + генерація)AI: дані, приватність і безпекаAI: донавчання (fine‑tuning)AI: основи LLMAI: оцінка якостіAPI та інтеграціїB2B сервіси та виробництвоCode review та якістьCRM/ERP модулі та workflowCRM/ERP системиCRM/ERP та адмін‑панеліDevOps та CI/CDE‑commerce та маркетплейсиEdTechGov / документообігHealthTechHigh‑load системиHigh‑load та масштабуванняHoReCaHR та рекрутингPropTech та нерухомістьQA та тестуванняSaaS та підпискиSEO‑техосноваАвтоАвтоматизація процесівБезпека: RBAC, аудит, логиБізнес‑аналізБудівництвоВеб‑додаткиЗанурення в доменІнтеграції: платежі/доставка/CRMКабінети та роліКаталоги та контентКорпоративні проєкти (enterprise)Корпоративні сайтиЛендінгиЛогістика та доставкаМаркетинг / MarTechМаркетплейси та агрегаториПідтримка та SLAПортали та intranetРитейлСпівпраця: dedicated teamСпівпраця: fixed scopeСпівпраця: T&M (погодинно)Співпраця: під ключСпівпраця: підтримка та розвитокСтартапи та MVPТехстек: backendТехстек: CMS / e‑commerceТехстек: CRM / ERPТехстек: DevOps / хмараТехстек: frontendТехстек: mobileТехстек: бази даних та пошукТехстек: інтеграціїТЗ та документаціяТревел та бронюванняФінтех та платежі
4 лип. 2026 р.

Databases & search: пошук і кеш — Elasticsearch/OpenSearch, релевантність, дедуп і “гарячі” відповіді

Як проектувати пошук у проді: індексація, оновлення, релевантність, фільтри, кешування, дедуп і контроль навантаження — щоб пошук був швидким і передбачуваним.

Техстек: бази даних та пошук
4 лип. 2026 р.

Databases & search: модель даних і індекси — як тримати p95 під контролем і не ловити блокування

Практика роботи з базами: модель даних, індекси, план запитів, блокування, connection limits і міграції — що дає найбільший ефект для швидкості та стабільності.

Техстек: бази даних та пошук
28 квіт. 2026 р.

RAG на практиці: база знань, чанки, векторний пошук і як виміряти якість відповідей

Як зробити “чат по документації” керованим: підготовка знань, chunking, embeddings, retrieval, цитати джерел, і метрики якості — без магії.

AI: RAG (пошук + генерація)Техстек: бази даних та пошукAI: оцінка якості