LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов

Вам нужно внедрить LLM в продукт, не потратив лишние месяцы на перебор неудачных архитектурных решений. Этот курс предлагает систему выбора технических подходов для бизнес-задач, основанную на реальных кейсах консалтинга и успешных внедрениях AI.

Внутри разбираются не технические детали подключения API или индексации документов, а архитектурные паттерны:

• Как классифицировать задачи для осознанного подбора решений.
• Разбор готовых паттернов: Query Expansion, Dedicated Agent, Router, Learn from Feedback, Knowledge Base.
• Использование чек-листов и техники Custom Chain of Thought для проектирования ассистентов.
• Выявление «узких мест» в типовых подходах, которые обычно съедают время разработки.

Курс предназначен для инженеров, техлидов, продактов и фаундеров, которые уже работают с LLM и хотят переиспользовать проверенный опыт вместо того, чтобы проектировать каждое решение с нуля. Вы научитесь быстрее находить оптимальные технические реализации для внедрения AI-инструментов в продукты любого масштаба.