RAG, MCP, Ollama, эмбеддинги

Про ИИ сейчас пишут отовсюду. Термины приходят в большом количестве: векторные базы, MCP-серверы, локальные модели. По отдельности все понятно, вместе — складывается в кашу, в которой непонятно, что база, что дополнение, а что вообще нужно только в специфичных случаях.

Легче один раз посмотреть, как это выглядит в связке — от простого no-code сценария до полноценного кода — чем старательно изучать статьи, держа разрозненные фрагменты в голове.

15 июля в 18:00 мск на бесплатном вебинаре «Прототипирование LLM (большие языковые модели): как создаются ИИ-ассистенты для реальных задач» karpovꓸcourses покажут все это на живом стеке.

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.

Формат — без перегруза теорией, с паттернами, которые применяются в проде, а не только в демо.

Всем зарегистрированным придет запись эфира на почту — присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/610ibA