Хорошая шпаргалка для тех, кто хочет быстро разложить по полочкам, из чего вообще состоит современный LLM engineering.
🔜 Если коротко:
— выбор модели → GPT / Claude / Gemini
— работа с промптами → Prompt Engineering
— grounding → RAG
— поиск → Pinecone / Weaviate / Qdrant
— embeddings → embedding models
— ingestion → chunking + indexing
— агентные сценарии → LangGraph / CrewAI
— tool use → function calling
— надёжный вывод → JSON schemas
— память → short-term + long-term memory
— evals → LLM Evals
— observability → LangSmith / OpenTelemetry
— fine-tuning → SFT
— reasoning → Chain of Thought + planning
— multimodal → text + image + audio
— deployment → FastAPI + Docker
— scale → caching + queues
— security → guardrails + input validation
— production → monitoring + feedback loops
🐸 Библиотека ИИ для айтишников
#cheat_sheet