Узнайте, как собирать ИИ-ассистентов и RAG-системы на Directual — без кода. От основ LLM до реальных фич, которые работают с вашими данными. Для no-code-разработчиков, которым нужны умные, надёжные и «продакшен-ready» ИИ-инструменты.
Чему вы научитесь
Как работают LLM — и как использовать их безопасно
Разберёте основы больших языковых моделей: сильные и слабые стороны. Что такое промпт, откуда берутся галлюцинации и для каких задач LLM подходят лучше всего — от чат-ботов и саммари до генерации контента.
Как собрать RAG-ассистента, который отвечает по вашим данным
Пошагово соберём настоящего ИИ-агента, который подтягивает контекст из ваших документов. Эмбеддинги, семантический поиск и как сделать ответы устойчивыми и контекстными — всё внутри экосистемы Directual.
Как выйти за рамки базы: продвинутые приёмы
Управление выводом в структурированных форматах (например JSON), пошаговые рассуждения через chain-of-thought, проверка на галлюцинации с logprobs и запуск open-source моделей вроде Qwen у себя на машине.
