Как приземлить форк LangFlow на банковский энтерпрайз: от инструмента AI-автоматизации для сотрудников до масштабируемого ассистента на миллион клиентов
30 ноября, 17:00, «Пекин-Шанхай»
Средняя сложность
Доклад принят в программу конференции
Оптимизация
Фреймворки
Python
Отказоустойчивость
Разработка библиотек, включая open source библиотеки
Масштабирование с нуля
Оптимизация
Фреймворки
Python
Отказоустойчивость
Разработка библиотек, включая open source библиотеки
Масштабирование с нуля
Целевая аудитория
Python-разработчики, бэкенд-разработчики и AI-инженеры
Тезисы
Расскажу об опыте приземления форка LangFlow в ИТ-ландшафт банка: от чистки кодовой базы и разделения бэкенда с фронтендом до масштабирования на большие объемы запросов. Покажу, как мы проводили оптимизацию на уровне кода, внедрили MongoDB и Redis и превратили Low-Code-платформу в ключевой компонент архитектуры AI-ассистента на миллионы пользователей.
Спикеры

Георгий Дьячков
Альфа-банк
Бэкенд-разработчик, технический руководитель платформы Alfagen Flow в Альфа-Банке. Развиваю внутренний форк LangFlow — как для сотрудников, так и для внешних клиентов банка. Ex-Сбер, где занимался микросервисной архитектурой и разработкой AI-агентов. Вне работы увлекаюсь мотокроссом.
Другие доклады секции
Эволюция борьбы с гонками в WMS Ozon: как мы обрабатываем миллионы операций и избегаем рассинхронизации данных

Максим Рауба
Ozon
Гарантированная доставка на Госуслугах: миллиард доставленных заявлений в год

Сергей Станиславский
РТЛабс
«Пределы равновесия»: как "инженерный перфекционизм" при реализации геобалансирования может быть выражен в виде «нам всего, и можно без хлеба»

Павел Михайлик
Инфосистемы Джет
Как укротить 100 000 событий/сек с помощью SQLite, Docker и Claude

Алексей Захаров
Positive Technologies


