Генеративная инженерия ИИ: создание LLM, RAG и агентных систем

Генеративный ИИ переходит от простых подсказок к сложным инженерным конвейерам, которые управляют автономными приложениями. Понимание того, как подключать большие языковые модели к реальным данным и внешним инструментам, теперь является важным навыком для современных разработчиков. В этом всеобъемлющем письменном руководстве вы перейдете от новичка к способному практикующему ИИ, который понимает, как разрабатывать, создавать и организовывать сложные рабочие процессы ИИ. Вы узнаете механику современных систем поиска и многоагентных настроек, что позволит вам создавать приложения, которые могут рассуждать, планировать и выполнять задачи. Что вы узнаете: - Понять основные концепции LLM, оперативные инженерные исходные данные и основную терминологию. - Разработка систем поиска и дополненного генерирования (ПДГ) для соединения моделей с частными векторными базами данных. - Создание оркестраций и структурированных рабочих процессов с использованием LangChain и LangGraph. - Настройка многоагентных систем, которые сотрудничают для решения сложных, многоэтапных проблем. - Применять протокол контекста модели (MCP) для бесшовной интеграции моделей ИИ с внешними инструментами и источниками данных. - Изучить основы тонкой настройки моделей для адаптации моделей к конкретным задачам домена. Курс начинается с основных понятий и терминологии, а затем вы постепенно пройдете через векторные базы данных, агентные фреймворки и продвинутые инструменты интеграции. Вы прочитаете четкие объяснения и проанализируете фрагменты кода, предназначенные для практического понимания архитектуры ИИ. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, технических менеджеров по продуктам и энтузиастов технологий, которые только начинают работать с искусственным интеллектом и хотят получить прочный, концептуальный и практический фундамент, не требуя предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы создать свое первое поколение интеллектуальных агентных систем.