Окончательная дорожная карта Full-stack AI Engineering, чтобы пройти путь от 0 до 100. Это точно прописанный путь, что на самом деле нужно, чтобы перейти от Начинающего → Full-Stack AI Engineer. > Начните с основ программирования. > Изучите Python, Bash, Git и тестирование. > Каждый сильный AI инженер начинает с основ. > Узнайте, как взаимодействовать с моделями, понимая LLM API. > Это научит вас структурированным выводам, кэшированию, системным подсказкам и т.д. > API отличные, но сырые LLM все еще нуждаются в актуальной информации, чтобы быть эффективными. > Узнайте, как LLM обычно дополняются дополнительной информацией/шаблонами. > Это научит вас основам тонкой настройки, RAG, проектирования подсказок/контекста и т.д. > Сильные LLM бесполезны без контекста. Вот где помогают техники извлечения. > Узнайте о векторных базах данных, гибридном извлечении, стратегиях индексации и т.д. > Как только извлечение будет надежным, переходите к RAG. > Научитесь строить конвейеры извлечения + генерации, повторной оценки и многоступенчатого извлечения с использованием популярных фреймворков оркестрации. > Теперь перейдите к AI Agents, где AI переходит от ответов к действиям. > Узнайте о памяти, многопользовательских системах, дизайне с участием человека, агентных паттернах и т.д. > Узнайте, как развертывать в производстве с помощью инфраструктуры. > Это научит вас CI/CD, контейнерам, маршрутизации моделей, Kubernetes и развертыванию в масштабе. > Сосредоточьтесь на наблюдаемости и оценке. > Узнайте, как создавать оценочные наборы данных, LLM как судью, трассировку, инструментирование и конвейеры непрерывной оценки. ...