Добавляем ИИ-агентам память и умный поиск с Serverless YDB

23 июня в 12:00 (мск) инженеры Яндекса показали, как построить память и поиск ИИ-агента с помощью одной СУБД с бесплатным тарифом — без отдельного векторного хранилища и лишней инфраструктуры. На рабочем примере разобрали, 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 поговорили:

• 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

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.