Создавайте и развертывайте LLM-приложения, работающие в масштабе
Большие языковые модели полезны только при надежной работе в production. Этот трек охватывает весь набор техник, делающих LLM-приложения быстрыми, точными и экономически эффективными: Retrieval-Augmented Generation, векторные базы данных, кеширование ответов и паттерны развертывания в production. Фокус полностью практический — каждое понятие напрямую соответствует коду, который вы напишете в реальной системе.
Чему вы научитесь
Вы начнете с основ RAG и научитесь подключать LLM к pipeline поиска, который извлекает релевантный контекст во время запроса. Затем вы настроите и будете запрашивать векторные базы данных, реализуете слои кеширования, снижающие задержку и затраты API, и создадите надежные pipeline получения и предварительной обработки данных. Последующие курсы охватывают методологии оценки и тестирования RAG-систем, Advanced RAG Techniques для точности и полноты поиска, и Security and Reliability in LLM Production — включая rate limiting, failover и защиту от prompt injection.
Путь обучения
Двенадцать курсов охватывают уровни B1–C2. Первый курс, Introduction to LLM Production & RAG Fundamentals, доступен бесплатно и закладывает основную модель. Курсы B1–B2 строят рабочий pipeline: ваше первое RAG-приложение, интеграция векторной БД, кеширование, предварительная обработка данных и оценка. Курсы C1 повышают планку с помощью Advanced RAG Techniques for Enhanced Performance, Optimizing RAG Performance and Cost Efficiency и Production Deployment Strategies for LLM Apps. Трек завершается на уровне C2 с Scaling and Monitoring LLM Applications, охватывая распределенную нагрузку, наблюдаемость и alerting для live-систем.
Как это работает
Каждый курс разделен на короткие, практические уроки, которые вы выполняете в встроенном редакторе с обратной связью в реальном времени и AI-наставником, доступным, когда вы застрянете. Упражнения используют реалистичные данные и конфигурации сервисов, поэтому то, что вы практикуете, отражает то, что действительно требуют production-системы.