Долго не понимал, как именно связать модель с реальными внешними сервисами, а тут всё разложили по полочкам. Особенно ценным оказался раздел про подключение к базе данных: модель сама формирует запрос, а ты только описываешь функцию. Примеры рабочие, я повторил их у себя и сразу прикрутил вызов к своему API без танцев с бубном. Понравилось, что объясняют не только как, но и почему именно так безопаснее. После курса я наконец собрал бэкенд, где LLM реально дёргает мои инструменты. Очень рекомендую тем, кто хочет выйти за пределы простого чата.
LLM Function Calling: Подключение AI к API и базам данных
Узнайте, как расширить возможности больших языковых моделей, интегрируя их с внешними инструментами, API и базами данных для создания умных backend-приложений.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
LLM обладают огромной мощностью, но они становятся по-настоящему революционными, когда могут взаимодействовать с внешним миром. Если вы хотите выйти за рамки простого создания текста и создавать приложения, которые могут получать данные в реальном времени, выполнять действия и запрашивать базы данных, вам необходимо разобраться в function calling.
Этот курс научит вас подключать LLM к внешним API и сервисам, используя современные техники использования инструментов. Вы изучите основополагающие концепции разработки AI-приложений, что позволит вам проектировать интеллектуальные рабочие процессы, способные безопасно считывать, обрабатывать и использовать внешние данные.
Чему вы научитесь:
• Поймете основополагающие концепции LLM, function calling и AI-агентов
• Научитесь проектировать и форматировать системные промпты для надежного вызова внешних инструментов
• Подключите языковые модели к внешним REST API для получения данных в реальном времени
• Примените фундаментальные паттерны Retrieval-Augmented Generation (RAG) для взаимодействия с базами данных
• Научитесь безопасно структурировать и парсить JSON-данные между моделью и вашим backend
• Создадите текстовые AI-процессы, объединяющие несколько функций в цепочки
Курс начинается с основной терминологии AI и базового промпт-инжиниринга, после чего переходит к практическим письменным упражнениям по структурированию вызовов функций. Вы пройдете пошаговые текстовые руководства, объясняющие, как интегрировать языковые модели с различными backend-сервисами.
Этот курс предназначен для начинающих и будущих разработчиков, которые хотят изучить интеграцию AI с нуля, при этом предварительный опыт в машинном обучении не требуется.
Начните обучение сегодня, чтобы раскрыть возможности использования инструментов LLM и создать свою первую интеллектуальную backend-интеграцию.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
3 ч практического материала
Отзывы (14)
Kurs bardzo dobrze tłumaczy, jak podłączyć model językowy do zewnętrznych API i baz danych za pomocą function calling. Podobał mi się przykład, w którym model sam decyduje, którą funkcję wywołać na podstawie pytania użytkownika. Wcześniej wydawało mi się to skomplikowane, a teraz rozumiem cały proces krok po kroku.
هذه الدورة تشرح بطريقة واضحة جدًا كيفية ربط نماذج اللغة الكبيرة بواجهات برمجة التطبيقات الخارجية عبر function calling. أعجبني بشكل خاص الجزء الذي يوضح كيف يقرر النموذج أي دالة يستدعيها بناءً على سؤال المستخدم، فهذا كان يبدو لي غامضًا قبل أخذ الدورة. الأمثلة العملية على ربط النموذج بقاعدة بيانات حقيقية ساعدتني كثيرًا في فهم التدفق الكامل للعملية. الشرح متدرج وسهل المتابعة حتى بدون خبرة سابقة كبيرة في تطوير الواجهات البرمجية. بصراحة غيّرت طريقة تفكيري في بناء أي تطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي.
함수 호출 스키마를 정의하는 부분부터 실제 API 연동까지 순서대로 배울 수 있어서 좋았습니다.
Bahagian tentang menyambungkan LLM dengan pangkalan data sangat berguna, cuma contoh untuk API kompleks agak sedikit.
Наконец разобралась, как заставить модель вызывать нужную функцию именно тогда, когда это нужно, а не хаотично.
El curso explica de forma muy clara cómo conectar un modelo de lenguaje con APIs externas usando function calling. Me gustó mucho el ejemplo donde el modelo consulta una base de datos real y decide qué función llamar según la pregunta del usuario. Antes esto me parecía magia negra y ahora entiendo el flujo completo.
Ví dụ gọi API rất thực tế.
function calling को इतने आसान उदाहरणों से समझाया गया कि database से जोड़ना अब बिल्कुल स्पष्ट लगता है।
Bagian tentang menghubungkan model ke API eksternal dijelaskan dengan sangat jelas, termasuk cara model memutuskan fungsi mana yang harus dipanggil. Contoh koneksi ke database juga membantu saya memahami alur kerja secara utuh, bukan cuma teori. Sayangnya penjelasan soal penanganan error saat function call gagal agak singkat.
Explicação clara sobre function calling e APIs.
Selama ini saya pikir menghubungkan model bahasa ke API itu rumit, ternyata setelah ikut kursus ini jadi masuk akal banget. Materinya menjelaskan langkah demi langkah cara mendefinisikan function, lalu membiarkan model memanggilnya untuk mengambil data dari database. Yang paling membantu adalah contoh nyata integrasi ke API eksternal, bukan sekadar teori. Saya langsung mempraktikkannya di proyek backend kecil saya dan berhasil. Penjelasannya runtut dan mudah diikuti meski materinya cukup teknis. Benar-benar membuka wawasan soal cara memperluas kemampuan LLM.
Este curso desglosa muy bien el proceso de function calling, desde definir el esquema de una función hasta manejar la respuesta que devuelve el modelo. Lo que más valoro es que no se queda solo en teoría: hay ejemplos reales conectando el modelo a bases de datos y a APIs externas, con todos los pasos intermedios explicados. La parte sobre el manejo de errores cuando el modelo llama a una función incorrecta fue especialmente reveladora para mí. El ritmo es bueno y se puede seguir sin conocimientos previos avanzados en desarrollo de APIs. Sin duda cambió cómo diseño mis propios agentes ahora.
함수 호출 개념이 명확하게 정리됩니다.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
59 zł
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-клонирование голоса: создайте свой персональный цифровой голос
Сертификат
Практика
59 zł
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI для преподавателей ESL: уроки, тексты и тесты
Сертификат
Практика
59 zł
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Генеративный AI для тату-мастеров: дизайн и размещение
Сертификат
Практика
59 zł
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство