ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ LLM API

Настройте работу LLM под своё приложение

Выберите, что хотите создать. Для каждого случая указаны модель, запасной путь API, запрос, процесс приложения, требования к выводу и проверки перед запуском.

Выберите тему

разработка

API LLM для генерации кода

Превращайте требования в код, тесты и проверяемые исправления через серверный API LLM.

разработка

API LLM для проверки кода

Проверяйте ошибки и риски безопасности в pull request и возвращайте комментарии к строкам с доказательствами и конкретными исправлениями.

разработка

API LLM для рефакторинга репозитория

Планируйте и выполняйте рефакторинг нескольких файлов, сохраняя поведение, публичные API, тесты и границы архитектуры.

чат-боты

API LLM для чат-ботов поддержки

Отвечайте по утверждённым материалам поддержки, безопасно используйте инструменты аккаунта и передавайте чувствительные случаи человеку.

чат-боты

API LLM для чат-ботов с RAG

Отвечайте по закрытым документам с цитатами и проверкой доказательств. Ясно сообщайте, если данных недостаточно.

чат-боты

API LLM для многоязычных чат-ботов

Обслуживайте клиентов на разных языках, сохраняя смысл, термины, местные правила и условия передачи человеку.

агенты

API LLM для вызова функций

LLM выбирает функции приложения, формирует корректные аргументы, восстанавливается после ошибок и при необходимости ждёт подтверждения.

агенты

API LLM для браузерных агентов

Создайте браузерного агента, который понимает текущий интерфейс, выбирает безопасные действия, справляется с изменениями и проверяет конечный результат.

агенты

API LLM для автоматизации процессов

Добавьте решения LLM в многошаговые процессы, сохранив явное состояние, защиту от повторного выполнения, согласования и аудит.

рассуждения

API LLM для анализа документов

Анализируйте договоры, отчёты, исследования и политики. Связывайте ответы и выводы с подтверждающими фрагментами.

рассуждения

API LLM для извлечения структурированных данных

Преобразуйте документы, письма, обращения и свободный текст в проверенный JSON по вашей схеме.

рассуждения

API LLM для математических рассуждений

Решайте численные задачи с проверкой калькулятором или кодом, согласованными единицами и объяснением проверенных результатов.

Практические инструкции

Выберите, что хотите создать

Откройте задачу, близкую вашему приложению: изменения кода, диалоги с клиентами, автоматизация с инструментами, документы или проверяемые рассуждения.

Код: создавайте функции, проверяйте pull request или рефакторьте репозиторий.
Чат-боты: отвечайте клиентам, используйте закрытые знания или обслуживайте на разных языках.
Агенты: вызывайте функции, управляйте браузером или выполняйте многошаговые процессы.
Документы и данные: анализируйте длинные файлы, извлекайте проверенный JSON или объясняйте проверенные расчёты.

Посмотрите полную рабочую конфигурацию

Каждый пример включает основную и запасную модель, готовый запрос, архитектуру приложения, ожидаемый вывод, обработку ошибок и измеримые критерии приёмки.

Точный адрес API и ID моделей.
Пример серверного запроса и требования к выводу.
Условия переключения и передачи специалисту.
Требования к проверке, журналам и безопасности.

Частые вопросы

Что можно создать по этим примерам API LLM?

Генерация и проверка кода, чат-боты поддержки и RAG, вызовы функций, браузерные агенты и процессы, документы, структурированные данные и математические объяснения.

Как выбрать модель для приложения?

Начните с рекомендуемого пути API на типичных входных данных приложения. Сравните принятые результаты, задержку, повторы и общую цену с запасной моделью.

Можно ли использовать одну модель для всех процессов?

Можно, но каждый процесс проверяйте отдельно. Хороший результат в чате не гарантирует такой же результат с инструментами, строгим JSON, большими репозиториями и длинными документами.

Выберите модель под свой процесс

Сравните рекомендуемый путь API и запасную модель на запросах своего приложения.

Посмотреть модели