Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу.
Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе.
Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях.
Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения.
Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба.
#dev@clockstackwheels
🤖Создавай ботов и ассистентов с доступом к большим объемам информации!
В нашем сервисе вы можете создавать Telegram-ботов и GPTs-ассистентов, используя векторные базы данных.
Это позволяет:
• Боту искать релевантную информацию в базе данных для ответа на запрос
• Загружать большие массивы данных без перегрузки контекста в чате с моделью
Смотрите наш подробный скринкаст, где мы показали как создать и использовать векторную базу данных в GPTunneL
🌐YouTube |
🌐Rutube
#b2b@gptunnel#assistant@gptunnel#bd@gptunnel
Рейтинг архитектурных фирм в области S+T
Отчет BD+C's 2025 Giants 400 Report представляет передовые компании в архитектуре научно-технических сооружений в США. Лидерами стали Gensler, Page и HDR с выручкой более $100 млн каждая. Эти компании фокусируются на разработке лаборатоий, исследовательских зданий и производственных предприятий.
Gensler занимает первое место с выручкой в $133,5 млн, подчеркивая свою неоспоримую позицию на рынке. Другие участники, такие как HOK и Flad Architects, также играют значительную роль в создании инновационных объектов.
Отчет демонстрирует, как архитектура играет ключевую роль в научно-техническом прогрессе. Это подтверждает важность интеграции инженерии и дизайна в современном строительстве.
#Архитектура#НаукаИТехнологии#СтроительныеТренды#BD+C2025
@stroynewsrussia