Разработка архитектур генеративного ИИ с использованием LLM и RAG

Поскольку организации стремятся внедрять искусственный интеллект, умение проектировать надежные и масштабируемые архитектуры генеративного ИИ становится важнейшим навыком для современных разработчиков и системных архитекторов. Понимание того, как безопасно связывать языковые модели с корпоративными данными, является ключом к созданию действительно интеллектуальных приложений. Этот курс в текстовом формате познакомит вас с основными концепциями проектирования систем генеративного ИИ. Вы перейдете от понимания того, как большие языковые модели (LLM) обрабатывают текст, к проектированию полных, готовых к производству архитектур, использующих системы поиска, семантический поиск и структурированные выходные данные. Что вы узнаете: - Поймете основные механизмы больших и малых языковых моделей (LLM/SLM) и как они обрабатывают информацию. - Разработаете эффективные конвейеры обработки подсказок, используя передовые методы, такие как цепочка мыслей и подсказки на основе ролей. - Настроите архитектуры генерации с расширенным поиском (RAG) для связи LLM с внешними корпоративными источниками данных. - Применение векторных баз данных и стратегий семантического поиска для эффективного хранения, индексирования и извлечения многомерных данных. - Оценка целесообразности использования подсказок, RAG или тонкой настройки для решения конкретных бизнес- и технических задач. - Изучение современных шаблонов применения ИИ, включая агентные рабочие процессы и семантическое кэширование для экономичной производительности. Вы начнете с изучения основной терминологии и механики языковых моделей, а затем шаг за шагом перейдете к проектированию подсказок, интеграции векторных баз данных и реализации шаблона RAG. Каждая концепция объясняется с помощью четких архитектурных разборов и практических письменных сценариев. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, системных архитекторов и специалистов в области технологий, которые хотят изучить проектирование систем ИИ с нуля, без предварительного опыта в области искусственного интеллекта или машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы освоить архитектурные шаблоны, формирующие будущее разработки программного обеспечения.