Building LangGraph — конспект и практическое резюме
Ключевые идеи поста «Building LangGraph: Designing an Agent Runtime from first principles»: зачем создан LangGraph, какие проблемы решает, из каких блоков состоит рантайм и как он масштабируется.
Демо компонентов и секций
Демонстрация компонентов и секций с темной/светлой темой.
HeroSection
Your Headline Goes Here!
I build softwares that brings you loyal subscribers.
Badges
Default Accent Info Success Warning Error Outline
Buttons
Separators
Scroll down
Separator
Card
Surface card
Uses Starwind CSS vars mapped to our tokens.
Carousel
'%3e%3cstop%20offset='0'%20stop-color='%235A9FD4'/%3e%3cstop%20offset='1'%20stop-color='%23306998'/%3e%3c/linearGradient%3e%3clinearGradient%20id='python-original-b'%20gradientUnits='userSpaceOnUse'%20x1='209.474'%20y1='1098.811'%20x2='173.62'%20y2='1149.537'%20gradientTransform='matrix(.563%200%200%20-.568%20-29.215%20707.817)'%3e%3cstop%20offset='0'%20stop-color='%23FFD43B'/%3e%3cstop%20offset='1'%20stop-color='%23FFE873'/%3e%3c/linearGradient%3e%3cpath%20fill='url(%23python-original-a)'%20d='M63.391%201.988c-4.222.02-8.252.379-11.8%201.007-10.45%201.846-12.346%205.71-12.346%2012.837v9.411h24.693v3.137H29.977c-7.176%200-13.46%204.313-15.426%2012.521-2.268%209.405-2.368%2015.275%200%2025.096%201.755%207.311%205.947%2012.519%2013.124%2012.519h8.491V67.234c0-8.151%207.051-15.34%2015.426-15.34h24.665c6.866%200%2012.346-5.654%2012.346-12.548V15.833c0-6.693-5.646-11.72-12.346-12.837-4.244-.706-8.645-1.027-12.866-1.008zM50.037%209.557c2.55%200%204.634%202.117%204.634%204.721%200%202.593-2.083%204.69-4.634%204.69-2.56%200-4.633-2.097-4.633-4.69-.001-2.604%202.073-4.721%204.633-4.721z'%20transform='translate(0%2010.26)'/%3e%3cpath%20fill='url(%23python-original-b)'%20d='M91.682%2028.38v10.966c0%208.5-7.208%2015.655-15.426%2015.655H51.591c-6.756%200-12.346%205.783-12.346%2012.549v23.515c0%206.691%205.818%2010.628%2012.346%2012.547%207.816%202.297%2015.312%202.713%2024.665%200%206.216-1.801%2012.346-5.423%2012.346-12.547v-9.412H63.938v-3.138h37.012c7.176%200%209.852-5.005%2012.348-12.519%202.578-7.735%202.467-15.174%200-25.096-1.774-7.145-5.161-12.521-12.348-12.521h-9.268zM77.809%2087.927c2.561%200%204.634%202.097%204.634%204.692%200%202.602-2.074%204.719-4.634%204.719-2.55%200-4.633-2.117-4.633-4.719%200-2.595%202.083-4.692%204.633-4.692z'%20transform='translate(0%2010.26)'/%3e%3cradialGradient%20id='python-original-c'%20cx='1825.678'%20cy='444.45'%20r='26.743'%20gradientTransform='matrix(0%20-.24%20-1.055%200%20532.979%20557.576)'%20gradientUnits='userSpaceOnUse'%3e%3cstop%20offset='0'%20stop-color='%23B8B8B8'%20stop-opacity='.498'/%3e%3cstop%20offset='1'%20stop-color='%237F7F7F'%20stop-opacity='0'/%3e%3c/radialGradient%3e%3cpath%20opacity='.444'%20fill='url(%23python-original-c)'%20d='M97.309%20119.597c0%203.543-14.816%206.416-33.091%206.416-18.276%200-33.092-2.873-33.092-6.416%200-3.544%2014.815-6.417%2033.092-6.417%2018.275%200%2033.091%202.872%2033.091%206.417z'/%3e%3c/svg%3e){kind=small}
Timeline
WB Analytics
Аналитика для продавцов Wildberries
Россия
Платформа с готовыми дашбордами + AI-консультант, который отвечает на вопросы обычным языком (RAG по витринам). Клиенты экономят до 80% времени на аналитику данных из личного кабинета и увеличивают прибыль на 15–30% за счёт контроля цен, отзывов и карточек товара.
ClickHouseFastAPIOpenrouterFastMCPDocker
Матчинг автозапчастей (9 млн SKU)
Кластеризация и матчинг автозапчастей по базе ТекДок
Казахстан
Каталог автозапчастей ТекДок не дает полной картины аналогов из-за ошибок в данныз от поставщиков. Сопоставление дубликатов и аналогов в каталоге из 9+ млн позиций. Семантические эмбеддинги + правила/категорийные признаки → группы аналогов и точные кроссы. Сокращение ручной разметки на −70%, улучшение полноты выдачи. Метрика качества F1= 0.94, pairwise recall 0.91 (по размеченным срезам)
ClickHouseQdrantLightGBMAirflowFAISSLPA
Семантический поиск по каталогу лекарственных средств
Релевантный поиск и рекомендации
Узбекистан
Векторный поиск (Qdrant) с ML-переранжированием (LGBM/XGBoost) и кластерами аналогов. Подстановки при OOS/ценовых ограничениях, персональные рекомендации. Рост вовлечения из поиска и качества подбора. Метрика nDCG@10 = 0.88
QdrantClickHouseColBERT/BM25Airflow
Прогнозирование спроса на 400K рядов
Автозаказ и планирование запасов
Казахстан
Потоковый прогноз 400K временных рядов (SKU×регион/канал) с агрегацией по витринам. Учёт сезонности, промо, цен и локаций. Автозаказ с ограничениями по SLA/MOQ/бюджету.Метрики: WAPE 12–18% (по категориям), OOS −15%, излишки −10–20%.
ClickHouseAirflowLightGBM
LLM-платформа для компании 200+ сотрудников
Корпоративные ассистенты и AI-консультант по данным
Узбекистан
LibreChat + RAG по витринам ClickHouse: ассистенты для закупок, ценообразования, категорийного менеджмента и поддержки. Права/логирование, guardrails, журнал запросов, интеграция с BI.Метрики: доля автозакрытых запросов 13-21%, среднее время ответа ~3–5 с, снижение ручной рутины −20-35%.
LibreChatMCP-clickHouseOpenRouterFastMCP
FeaturedPost
PostCard
Post Meta, Nav, Share
BI-AI Специалист
5 мин чтения
Skills & Tools
Data analytics, BI
Metabase, Yandex DataLens — создание наглядных дашбордов и автоматических отчётов для принятия решений на основе данных.
Data Engineering
ClickHouse, Apache Airflow, PostgreSQL — сбор, хранение и обработка больших объёмов данных из разных источников.
ИИ, LLM
LLM-модели, MCP-server, RAG — AI-консультанты и умная аналитика для автоматизации бизнес-процессов.
Интеграции,API
Wildberries, Ozon, 1С, Google Analytics, банковские API — подключение всех источников данных в единую систему.
Cloud, Containerization
Docker, Kubernetes, Yandex Cloud, Timeweb, immers.cloude — надёжное развёртывание и масштабирование аналитических решений.
Open Source, ERP, CRM
ERP, CRM, Open Source — экономия сотен тысяч рублей на лицензиях благодаря использованию современных open-source инструментов.
Work Experience
WB Analytics
Аналитика для продавцов Wildberries
Россия
Платформа с готовыми дашбордами + AI-консультант, который отвечает на вопросы обычным языком (RAG по витринам). Клиенты экономят до 80% времени на аналитику данных из личного кабинета и увеличивают прибыль на 15–30% за счёт контроля цен, отзывов и карточек товара.
ClickHouseFastAPIOpenrouterFastMCPDocker
Матчинг автозапчастей (9 млн SKU)
Кластеризация и матчинг автозапчастей по базе ТекДок
Казахстан
Каталог автозапчастей ТекДок не дает полной картины аналогов из-за ошибок в данныз от поставщиков. Сопоставление дубликатов и аналогов в каталоге из 9+ млн позиций. Семантические эмбеддинги + правила/категорийные признаки → группы аналогов и точные кроссы. Сокращение ручной разметки на −70%, улучшение полноты выдачи. Метрика качества F1= 0.94, pairwise recall 0.91 (по размеченным срезам)
ClickHouseQdrantLightGBMAirflowFAISSLPA
Семантический поиск по каталогу лекарственных средств
Релевантный поиск и рекомендации
Узбекистан
Векторный поиск (Qdrant) с ML-переранжированием (LGBM/XGBoost) и кластерами аналогов. Подстановки при OOS/ценовых ограничениях, персональные рекомендации. Рост вовлечения из поиска и качества подбора. Метрика nDCG@10 = 0.88
QdrantClickHouseColBERT/BM25Airflow
Прогнозирование спроса на 400K рядов
Автозаказ и планирование запасов
Казахстан
Потоковый прогноз 400K временных рядов (SKU×регион/канал) с агрегацией по витринам. Учёт сезонности, промо, цен и локаций. Автозаказ с ограничениями по SLA/MOQ/бюджету.Метрики: WAPE 12–18% (по категориям), OOS −15%, излишки −10–20%.
ClickHouseAirflowLightGBM
LLM-платформа для компании 200+ сотрудников
Корпоративные ассистенты и AI-консультант по данным
Узбекистан
LibreChat + RAG по витринам ClickHouse: ассистенты для закупок, ценообразования, категорийного менеджмента и поддержки. Права/логирование, guardrails, журнал запросов, интеграция с BI.Метрики: доля автозакрытых запросов 13-21%, среднее время ответа ~3–5 с, снижение ручной рутины −20-35%.
LibreChatMCP-clickHouseOpenRouterFastMCP
Studies
LLM чат и доступ к GPT, Claude, Llama
Развернем корпоративный чат с LLM в вашей инфраструктуре. Создаем AI-ассистентов по вашим данным ClickHouse, документам и товарам. Настраиваем мультиагентные системы для автоматизации повторяющихся задач. Разрабатываем MCP инструменты под уникальные потребности бизнеса.
LibreChat CrewAI LangGraph RAG FastMCP-server
Хранилище данных DWH
Строим высокопроизводительное аналитическое хранилище на ClickHouse. Автоматизируем ETL-процессы через Airflow. Создаем витрины данных для быстрого анализа. Интегрируем с 1С, CRM, маркетплейсами и другими источниками данных.
ClickHouse PostgreSQL Apache Airflow Big Data
Поиск и рекомендации
Внедряем семантический поиск для понимания запросов по смыслу. Создаем системы рекомендаций похожих товаров. Автоматизируем кластеризацию ассортимента и поиск аналогов. Комбинируем векторный поиск с классическими алгоритмами ранжирования.
Qdrant ONNX embeddings BM25/ColBERT LightGBM/XGBoost Solar/Lucene
Анализ и визуализация данных
Проводим исследовательский анализ данных и генерируем гипотезы. Настраиваем A/B тестирование и сегментацию клиентов. Создаем прогнозы спроса и оптимизируем автозаказ. Разрабатываем интерактивные дашборды с автоматическим обновлением для руководства
Metabase DataLens JupyterHub dags LightGBM
Projects
Система матчинга товаров для интернет-магазина автотоваров
Python • Machine Learning • Fuzzy matching • ClickHouse
Автоматическое сопоставление товаров от разных поставщиков с единым каталогом. Устранение дублей, нормализация наименований и артикулов.
Прогнозирование спроса на 400 000+ товаров
Python • Ensemble ML • Time Series • XGBoost • ClickHouse
Ансамблевая система прогнозирования спроса на 15 месяцев с использованием 15+ моделей. Точность 90% (WAPE) на горизонте 1-3 месяца. Учёт сезонности, трендов и доступности товаров.
DWH 1 ТБ с интеграцией XML-файлов
ClickHouse • Metabase • Python • ETL • XML parsing
Хранилище данных с автоматической загрузкой XML от поставщиков. Дашборды для аналитики продаж, остатков и маржинальности.
AI-ассистент для селлеров Wildberries
MCP-ClickHouse • LLM • Python • WB API
Умный помощник для анализа продаж, конкурентов и ценообразования. Автоматические рекомендации по оптимизации карточек и цен.
Сопоставление лекарств с главным каталогом
Python • NLP • Fuzzy matching • PostgreSQL
Система матчинга номенклатуры аптек с единым справочником лекарств. Автоматическая нормализация наименований и МНН.
Анализ ассортимента: от данных к действиям
Data Analysis • DWH/BI витрины • Ранжирование по аналогам • Метрики спроса и цены
Бизнес-анализ ассортимента для поиска точек роста. Фокус на ответе: почему SKU продаётся так → есть ли потенциал спроса → что конкретно сделать для роста GMV и маржи.