Найкраща дорожня карта Full-stack AI Engineering для переходу від 0 до 100. Це точний намічений шлях того, що насправді потрібно, щоб пройти шлях від початківця → Full-Stack AI Engineer. > Почніть з основ кодування. > Вивчайте Python, Bash, Git та тестування. > Кожен сильний інженер зі штучного інтелекту починає з основ. > Дізнайтеся, як взаємодіяти з моделями, розуміючи API LLM. > Це навчить вас структурованим виводам, кешуванню, системним підказкам тощо. > API чудові, але необроблені LLM все одно потребують найновішої інформації, щоб бути ефективними. > Дізнайтеся, як LLM зазвичай доповнюються додатковою інформацією/шаблонами. > Це навчить вас основам тонкого налаштування, RAG, prompt/context engineering тощо. > Сильні LLM марні без контексту. Ось тут і допомагають методи пошуку. > Дізнайтеся про векторні БД, гібридний пошук, стратегії індексації тощо. > Як тільки отримання стане надійним, переходьте в RAG. > Навчіться створювати пайплайни пошуку + генерації, переранжування та багатоетапний пошук за допомогою популярних фреймворків оркестрації. > А тепер переходьте до AI Agents, де ШІ переходить від відповіді до дій. > Вивчайте пам'ять, мультиагентні системи, дизайн «людина в циклі», агентні патерни тощо. > Дізнайтеся, як здійснювати відвантаження на виробництві за допомогою інфраструктури. > Це навчить вас CI/CD, контейнерам, маршрутизації моделі, Kubernetes та масштабному розгортанню. > Зосередьтеся на спостережливості та оцінці. > Дізнайтеся, як створювати набори даних eval, LLM-as-a-judge, трасування, інструментарій та конвеєри безперервної оцінки. ...