Lopullinen Full-stack AI Engineering -etenemissuunnitelma 0:sta 100:aan. Tämä on tarkka kartoitettu polku siitä, mitä aloittelijasta → Full-Stack AI -insinööriksi siirtyminen todella vaatii. > Aloita koodauksen perusteista. > Opi Pythonia, Bashia, Gitiä ja testausta. > Jokainen vahva tekoälyinsinööri aloittaa perusasioista. > Opi olemaan vuorovaikutuksessa mallien kanssa ymmärtämällä LLM-ohjelmointirajapintoja. > Tämä opettaa sinulle jäsenneltyjä tulosteita, välimuistia, järjestelmäkehotteita jne. > ohjelmointirajapinnat ovat mahtavia, mutta raa'at LLM:t tarvitsevat silti uusimmat tiedot ollakseen tehokkaita. > Opi, miten LLM:iä yleensä täydennetään lisätiedoilla/malleilla. > Tämä opettaa sinulle hienosäädön, RAG:n, kehotteiden/kontekstisuunnittelun jne. > Vahvat LLM:t ovat hyödyttömiä ilman kontekstia. Siinä hakutekniikat auttavat. > Opi vektoritietokannoista, hybridihausta, indeksointistrategioista jne. > Kun haku on kiinteää, siirry RAG:iin. > Opi rakentamaan haku + sukupolvi -putkia, uudelleenluokittelua ja monivaiheista hakua suosittujen orkestrointikehysten avulla. > Astu nyt tekoälyagentteihin, joissa tekoäly siirtyy vastaamisesta toimintaan. > Opi muistia, moniagenttijärjestelmiä, ihmistä silmukassa -suunnittelua, agenttisia malleja jne. > Opi toimittamaan tuotannossa infrastruktuurin avulla. > Tämä opettaa sinulle CI/CD:n, säilöt, mallireitityksen, Kubernetesin ja käyttöönoton suuressa mittakaavassa. > Keskity havainnoitavuuteen ja arviointiin. > Opi luomaan eval-tietojoukkoja, LLM-as-a-judge-, jäljitys-, instrumentointi- ja jatkuvan arvioinnin putkia. ...