Почему ChatGPT заканчивается там, где начинается реальная работа

Тестировщику, который работает с реальными проектами, ChatGPT часто недоступен. Если в задаче есть внутренние спецификации, тест-кейсы, баг-репорты, персональные данные или коммерческая информация, передавать их внешним сервисам нельзя. Но искать требования, сопоставлять баги с релизами, разбираться в документации и анализировать изменения всё равно приходится.

Ответ рынка — локальные LLM (большие языковые модели) в закрытом контуре с собственным RAG и MCP-интеграциями. Такой ассистент работает с внутренними документами и сервисами, не отправляя данные за пределы компании. При этом первый рабочий прототип сегодня можно собрать без программирования.

15 июля в 18:00 мск на бесплатном вебинаре «Прототипирование LLM: как создаются ИИ-ассистенты для реальных задач» karpovꓸcourses Ярослав Шуваев, CEO Panteoꓸai и преподаватель MBA в РАНХиГС, покажет, как такой подход реализуется на практике.

На вебинаре вы получите:
— понимание, из каких компонентов состоит современный ИИ-ассистент и как они работают вместе;
— рабочий прототип Telegram-бота, который отвечает по документации, а не придумывает ответы;
— понимание, где no-code действительно закрывает задачу, а где без кода уже не обойтись;
— гайд «Почему ваш ИИ пишет не то» с разбором различий между LLM и ИИ-агентом.

Всем зарегистрированным придет запись эфира на почту — присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFJ8opPj

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJ8opPj