Академия No-code

Чему вы научитесь

• 
  Как работают LLM — и как использовать их безопасно

  Вы изучите основы работы больших языковых моделей: их сильные и слабые стороны. Мы разберёмся, что такое промпт, откуда берутся галлюцинации и какие задачи лучше всего подходят для LLM — от чат-ботов и суммаризации до генерации креативного контента.
• 
  Как создать RAG-ассистента, который отвечает на основе ваших данных

  Вы пошагово построите реального AI-агента, который извлекает контекст из ваших документов и отвечает, опираясь на них. Вы узнаете, что такое векторные эмбеддинги, семантический поиск и как сделать ассистента надёжным и контекстно-зависимым — всё это внутри экосистемы Directual.
• 
  Как выйти за рамки базового уровня с помощью продвинутых техник

  Вы научитесь управлять ответами LLM с помощью структурированных форматов (например, JSON), использовать пошаговое мышление через chain-of-thought-промпты и тестировать галлюцинации с помощью logprobs. А ещё — запустить опенсорсную модель, такую как Qwen, прямо у себя на компьютере.

Уроки курса

Что такое LLM и как встроить ИИ в свой продукт без кода

12:34

Что такое RAG и зачем он нужен в ИИ-ассистенте

20:41

Продвинутые техники для RAG и ИИ-агентов

26:33