В реальном продукте быстро всплывают другие вопросы:
почему модель врёт, как собрать нормальный RAG, как оценить качество ответов, как не сжечь бюджет на токены и как объяснить бизнесу, сколько будет стоить каждый запрос?
25 мая стартует курс «Разработка и проектирование AI-агентов на базе LLM» - 6 недельный сюжетный симулятор, где вы не просто смотрите лекции, а собираете AI-продукт в роли разработчика внутри продуктовой команды.
🧠 Научитесь проектировать AI-агентов инженерно с архитектурой, базой знаний, метриками качества, логами, трассировкой и расчётом экономики.
В программе будет всё, что нужно для полноценной разработки AI-агентов:
— работа с локальными и облачными LLM;
— Ollama, FastAPI, Swagger и API-интерфейсы;
— LangChain и LangGraph для логики агентов;
— RAG, векторный поиск, Qdrant и база знаний;
— Langfuse, метрики, логи и оценка качества ответов;
— расчёт стоимости токенов и экономика AI-продукта.
В итоге вы соберёте не «вайбкоденную поделку», а полноценного AI-агента: с контекстом, источниками, логикой, метриками и пониманием, сколько всё это стоит в реальной эксплуатации.
Начать можно бесплатно уже сейчас: в демо открыта вводная часть курса. Там можно посмотреть формат тренажёра, вникнуть в тему AI-агентов и ассистентов, получить доступ к LLM, создать проект, настроить Git и собрать базовую конфигурацию агента. И пройти первые 7 уроков с практикой.
🚀 Зарегистрироваться на демо и начать учиться бесплатно
Реклама. ООО "Инженеркатех" ИНН: 9715483673 erid: 2W5zFG35Q8H