LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов

Этот курс поможет вам понять, как устроены LLM-продукты изнутри и научит выбирать технические решения, которые действительно работают. Вместо набора разрозненных советов вы получите системную методологию и проверенные паттерны, позволяющие ускорять разработку и избегать типичных ошибок.

О чём этот курс

Курс раскрывает, как проектировать, оценивать и улучшать решения на базе LLM для реальных продуктовых задач. Вместо простого обзора инструментов мы сфокусируемся на практических подходах, которые уже показали эффективность в корпоративных и продуктовых проектах.

• как выбирать оптимальную архитектуру под задачу, экономя ресурсы;
• как модифицировать стандартные решения под специфику домена;
• как понимать ограничения LLM и корректно их обходить;
• как применять успешные паттерны и не изобретать заново то, что уже работает.

Методология курса основана на консалтинговой практике автора — десятках реальных внедрений, где важно было не просто “подключить модель”, а добиться устойчивого прикладного результата.

Кому подходит этот курс

Курс создан для специалистов, которые создают или внедряют решения на базе LLM и хотят системно повысить эффективность подходов.

• Инженерам и ML‑разработчикам, работающим с LLM в разных доменах.
• Техлидам и CTO, которым важно быстро определять правильную архитектуру и стек.
• Продакт-менеджерам, управляющим развитием AI‑функциональности в продуктах.
• Основателям компаний, создающим продукты с использованием LLM.

Курс не является обучением по фреймворкам, интеграциям или индексированию данных — он про архитектуру и принятие решений, а не про технические механики API.

Структура курса

Модуль 1: Основы

Этот модуль формирует фундамент: мы разберём, как обычно внедряют LLM, где эти подходы ломаются и почему. На реальном примере вы увидите типовые ограничения стандартных решений.

• ментальные модели для анализа задач;
• ключевые эвристики для выявления ограничений;
• как корректно устранять узкие места архитектуры.

Часть материала пересекается с прошлыми вебинарами, но здесь он представлен в расширенном, более практическом формате.

Модуль 2: Кейсы и паттерны

Мы разберём библиотеку архитектурных паттернов, регулярно используемых в успешных AI‑проектах — от простых до продвинутых.

• Query Expansion
• Dedicated Agent
• Router
• Learn from Feedback
• Knowledge Base
• Checklist + Custom Chain of Thought

Для каждого паттерна мы рассмотрим:

• когда и почему он работает;
• как адаптировать его под разные продуктовые задачи;
• какие ошибки случаются при неправильном применении;
• примеры реальных успешных проектов.

Вы научитесь классифицировать задачи и подбирать под них паттерны быстрее и точнее — это позволит экономить время и избегать повторной разработки базовых решений.