Разработка LLM-приложений на Python

Спрос на интеллектуальное программное обеспечение на базе AI стремительно растет, но интеграция больших языковых моделей (LLM) в реальные приложения требует большего, чем просто отправка текстового промпта. Этот курс шаг за шагом проведет вас через процесс создания надежных LLM-приложений на Python. Вы начнете с основополагающих концепций интеграции AI и перейдете к практической реализации, обучаясь структурированию кода, управлению промптами и применению современных методов, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG), для создания контекстно-зависимых приложений. Что вы узнаете: • Поймете основную архитектуру приложений на базе LLM и ключевую терминологию. • Научитесь подключаться к API языковых моделей и взаимодействовать с ними с помощью Python. • Примените лучшие практики промпт-инжиниринга для генерации точных и надежных результатов. • Построите конвейеры Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием векторных баз данных. • Научитесь управлять средами Python и зависимостями с помощью современных инструментов, таких как uv или Poetry. • Подготовите свое приложение к развертыванию, используя базовые принципы MLOps. Учебная программа начинается с основных определений и основ API, после чего переходит к практическим письменным упражнениям. Вы изучите четкие объяснения и примеры кода, чтобы постепенно сформировать понимание полного жизненного цикла приложения. Этот курс, предназначенный для начинающих и разработчиков, только осваивающих сферу AI, не требует предварительного опыта в машинном обучении — достаточно базового знания Python. Начните чтение сегодня и сделайте первые шаги в мире разработки AI-приложений.