Разработка и проектирование AI-агентов на базе LLM

Разберетесь, чем AI-ассистент отличается от полноценного AI-агента, и познакомитесь с ключевыми компонентами их архитектуры.
Получите доступ к облачным LLM через прокси-сервер и развернете локальные языковые модели с помощью Ollama.
Создадите Python-проект с нуля с помощью современного пакетного менеджера uv и…
Начальный уровень

Чему вы научитесь

  • Разворачивать и оптимизировать локальные модели через Ollama.
  • Разбираться, когда выбрать локальную LLM, а когда — облачный API, чтобы найти баланс между качеством и стоимостью.
  • Строить сценарии с помощью LangGraph.
  • Создавать масштабируемые векторные индексы в FAISS с поддержкой метаданных.
  • Объективно измерять качество ответов через Langfuse и метрики ретривера.

О курсе

Вы работаете в продуктовой ИТ-команде на позиции разработчика давно. Но ваш лид Артем «продал» заказчику идею ИИ-тьютора для школьников. Заказчик доволен, но есть нюанс: вы вообще не понимаете с чего начать работу, так как никогда не разрабатывали AI агентов. Вы даже не знаете с чего начать - с локальной модели или использовать готовые API.
 

А что такое сюжетный симулятор?

Каждый шаг в тренажере - это новая вводная от Артема или правка от заказчика. Вы пройдете путь от запуска Ollama на коленке до проектирования сложных графов в LangGraph, попутно отрабатывая навыки на 20+ реальных задачах в нашей IDE.

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Программа курса

загружаем...
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно