Создание приложений на LLM: RAG и агенты
Создавайте production AI-приложения на базе больших языковых моделей. Векторные базы данных, RAG, автономные агенты, вызов инструментов, оценка и паттерны деплоя.
Программа курса
Восемь модулей для создания и запуска production LLM-приложений:
- Модуль 1: Внутреннее устройство LLM — токенизация, контекстные окна, температура, стратегии сэмплинга
- Модуль 2: Векторные базы данных — эмбеддинги, семантический поиск, Qdrant, Pinecone, pgvector
- Модуль 3: RAG-пайплайны — загрузка документов, стратегии чанкинга, оценка ретривала
- Модуль 4: Продвинутый RAG — гибридный поиск, re-ranking, переформулирование запросов, HyDE
- Модуль 5: AI агенты — паттерн ReAct, инструменты, память, многошаговое планирование
- Модуль 6: Мультиагентные системы — оркестрация, передача управления, общее состояние
- Модуль 7: Оценка и observability — LLM evals, трейсинг, LangSmith, мониторинг стоимости
- Модуль 8: Production деплой — стриминг API, кэширование, балансировка нагрузки, failover
Доступные языки
Что вам нужно перед началом
Python (курс 15) или C# (курсы 1–2). Курс 20 настоятельно рекомендуется.
Требования
Требуется опыт Python или C#/.NET. Знание REST API и базовых концепций AI.
Ваш инструктор
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
Алексей Анжияк — софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель ToyCRM.com и ProfectusLab. Имея более 15 лет опыта, он специализируется на распределённых системах, облачной инфраструктуре, высоконагруженной backend-разработке и платформах аутентификации. Занимается проектированием архитектуры, созданием безопасных систем авторизации и разработкой современных образовательных программ, которые помогают студентам получить реальные карьерные результаты.
Все новые студенты получают бесплатный пробный урок при первом посещении нашего учебного центра.
Доступные предложения
Проверьте текущие скидки и специальные условия для этого курса.
Просмотреть предложения →