Ostateczna mapa drogowa inżynierii AI Full-stack, aby przejść od 0 do 100. To jest dokładnie zaplanowana ścieżka, co tak naprawdę jest potrzebne, aby przejść od początkującego → inżyniera AI Full-Stack. > Zacznij od podstaw programowania. > Naucz się Pythona, Basha, Gita i testowania. > Każdy silny inżynier AI zaczyna od podstaw. > Naucz się, jak wchodzić w interakcje z modelami, rozumiejąc API LLM. > To nauczy cię strukturalnych wyników, pamięci podręcznej, systemowych podpowiedzi itp. > API są świetne, ale surowe LLM-y wciąż potrzebują najnowszych informacji, aby być skutecznymi. > Naucz się, jak LLM-y są zazwyczaj wzbogacane o więcej informacji/wzorców. > To nauczy cię podstaw fine-tuningu, RAG, inżynierii podpowiedzi/kontekstu itp. > Silne LLM-y są bezużyteczne bez kontekstu. W tym pomagają techniki Retrieval. > Dowiedz się o bazach danych wektorowych, hybrydowym wyszukiwaniu, strategiach indeksowania itp. > Gdy wyszukiwanie jest solidne, przejdź do RAG. > Naucz się budować potoki wyszukiwania + generacji, ponownego rankingu i wieloetapowego wyszukiwania, korzystając z popularnych frameworków orkiestracyjnych. > Teraz wejdź w świat agentów AI, gdzie AI przechodzi od odpowiadania do działania. > Naucz się pamięci, systemów wieloagentowych, projektowania z człowiekiem w pętli, wzorców agentowych itp. > Naucz się, jak wdrażać w produkcji z infrastrukturą. > To nauczy cię CI/CD, kontenerów, routingu modeli, Kubernetes i wdrażania na dużą skalę. > Skup się na obserwowalności i ocenie. > Naucz się, jak tworzyć zestawy danych do oceny, LLM jako sędzia, śledzenie, instrumentacja i ciągłe potoki oceny. ...