Добавляем ИИ-агентам память и умный поиск с Serverless YDB
23 июня в 12:00 (мск) инженеры Яндекса покажут, как построить память и поиск ИИ-агента с помощью одной СУБД с бесплатным тарифом — без отдельного векторного хранилища и лишней инфраструктуры.
На рабочем примере разберут, где в агенте живёт долговременная память, как устроен поиск по смыслу и RAG, и почему всё это использует одну базу вместо набора отдельных сервисов.
О чем поговорят:
- Как хранить долговременную память агента и знания о пользователе в одной базе
- Как сделать поиск по смыслу по данным и истории диалогов прямо в YDB
- Как подключить RAG по своим источникам и убрать галлюцинации
- Как снизить расходы на LLM, переиспользуя ответы
- Как агент ходит во внешние инструменты через MCP
- Почему в режиме serverless не надо платить за простаивающую СУБД
- Как эффективно использовать бесплатный тариф Managed Service for YDB
Будет полезно тем, кто уже строит приложения на LLM и часто сталкивается с поддержкой большого количества сервисов для AI- и ML-задач: разработчикам, архитекторам, тимлидам, ML- и дата-инженерам.
Онлайн,
Дата проведения: 23.06.2026. Начало в 12:00
Место проведения: Онлайн
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
23 июня в 12:00 (мск) инженеры Яндекса покажут, как построить память и поиск ИИ-агента с помощью одной СУБД с бесплатным тарифом — без отдельного векторного хранилища и лишней инфраструктуры.
На рабочем примере разберут, где в агенте живёт долговременная память, как устроен поиск по смыслу и RAG, и почему всё это использует одну базу вместо набора отдельных сервисов.
О чем поговорят:
- Как хранить долговременную память агента и знания о пользователе в одной базе
- Как сделать поиск по смыслу по данным и истории диалогов прямо в YDB
- Как подключить RAG по своим источникам и убрать галлюцинации
- Как снизить расходы на LLM, переиспользуя ответы
- Как агент ходит во внешние инструменты через MCP
- Почему в режиме serverless не надо платить за простаивающую СУБД
- Как эффективно использовать бесплатный тариф Managed Service for YDB
Будет полезно тем, кто уже строит приложения на LLM и часто сталкивается с поддержкой большого количества сервисов для AI- и ML-задач: разработчикам, архитекторам, тимлидам, ML- и дата-инженерам.
