Dokonalý kompletní plán AI Engineering pro přechod z 0 na 100. Toto je přesně zmapovaná cesta toho, co je vlastně potřeba k přechodu od začátečníka → plnohodnotného inženýra umělé inteligence. > Začněte se základy kódování. > Naučte se Python, Bash, Git a testování. > Každý silný inženýr umělé inteligence začíná základy. > Naučte se pracovat s modely pomocí LLM API. > To vás naučí strukturované výstupy, cachování, systémové prompty, atd. > API jsou skvělá, ale surové LLM stále potřebují nejnovější informace, aby byly efektivní. > Zjistěte, jak jsou LLM obvykle rozšířeny o více informací/vzorů. > To vás naučí základy jemného ladění, RAG, prompt/context engineeringu atd. > Silné LLM jsou bez kontextu k ničemu. A právě zde pomáhají techniky vyhledávání. > Zjistěte více o vektorových databázích, hybridním načítání, strategiích indexování atd. > Jakmile je načítání pevné, přejděte do RAG. > Naučte se vytvářet kanály načítání + generování, přeřazování a vícestupňové načítání pomocí oblíbených orchestračních architektur. > Nyní vstupte do AI Agents, kde se AI posouvá od odpovídání k jednání. > Naučte se paměť, multiagentní systémy, návrh člověka ve smyčce, agentní vzory atd. > Naučte se dodávat v produkčním prostředí s infrastrukturou. > To vás naučí CI/CD, kontejnery, směrování modelů, Kubernetes a nasazení ve velkém měřítku. > se zaměřit na pozorovatelnost a hodnocení. > Naučte se vytvářet zkušební datové sady, LLM-as-a-judge, trasování, instrumentaci a průběžné vyhodnocovací kanály. ...