DI inžinerija: internetinis kursas

Šiame sprinte padėsime pagrindus didelių kalbinių modeliais (LLM) paremtų programų kūrimui, susitelkdami į jų galimybes ir etinius aspektus. Šis sprintas supažindins su svarbiausiomis LLM sąvokomis, tokiomis kaip užklausų inžinerija ir LLM nustatymai, bei kūrimo aplinka „Python“ ar „JavaScript“ kalbomis. Per praktines užduotis padirbėsi su „OpenAI“, „Anthropic“ ir kitais API, bei mokysiesi kurti ir optimizuoti užklausas. Pabaigęs sprintą gerai suprasi atsakingo ir efektyvaus LLM taikymo įvairiose srityse galimybes.

Čia gilinsiesi į LLM galimybes, mokydamasis integruoti išorinę informaciją ir kurti interaktyvius įrankius. Šiame sprinte susitelksime į „LangChain“ ir jo galimybes optimizuoti LLM darbo eigas, paieška papildyto generavimo (RAG) metodus išoriniams duomenims pasiekti ir vektorines duomenų bazes, tokias kaip „ChromaDB“, skirtas įterpimų saugojimui ir gavimui. Įgysi praktinės patirties kurdamas struktūrizuotus rezultatus bei pokalbių robotų prototipus. Sprinto gale išmoksi naudodamas „LangChain“ ir „Next.js“ kurti programas, gebančias sujungti LLM su realaus pasaulio duomenimis. Šis įgūdis vėliau pravers pažangių DI sistemų kūrimui.

Išmoksi kurti dirbtinio intelekto agentus, galinčius atlikti sudėtingas automatizuotas užduotis. Pradžioje susitelksime į DI agentų pagrindus – nuo paprastų grandinių iki pažangių agentų, gebančių vykdyti kodą, sąveikauti su API ir atlikti ilgalaikes užduotis. Taip pat susipažinsi su atminties mechanizmais, leidžiančius agentams ilgiau išlaikyti kontekstą. Praktiniai užsiėmimai ir baigiamasis projektas suteiks įgūdžių ir žinių, reikalingų kurti konkretiems tikslams pritaikytas DI sistemas bei tobulinti jų veikimą.

Turn strategy into execution: build source-ready pages, test outputs, and grow authority.

Apply everything you’ve learned by building a practical AI SEO / GEO project from start to finish.