Программирование [Boni García] Контекст-инжиниринг

[☯︎ 𝖙𝖗𝖟 ⁿˣᵗ 𝖙𝖎𝖒𝖊︻╦╤]

ЯзыкАнглийский Вес архива10 МБ

Автор: Boni García​

Название: Контекст-инжиниринг​

Контекст-инжиниринг — это фундаментальный навык, позволяющий создавать более точные, управляемые и надежные ИИ‑системы. В этой книге вы узнаете, как правильно структурировать, отбирать и обновлять данные, чтобы большие языковые модели работали стабильно даже в условиях растущих контекстных окон и быстро меняющейся информации.

Что вы узнаете

Ключевые концепции и методы

Книга объединяет техники промпт‑инжиниринга, интеллектуального поиска, фильтрации данных и современные подходы RAG. На практических примерах объясняется, как:

• выбирать оптимальные источники информации;
• строить эффективные пайплайны;
• предотвращать ошибки, вызванные шумными и несогласованными данными;
• архитектурно мыслить контекстом так же, как программным кодом.

Практические инструменты и фреймворки

Работа с современными экосистемами

Разбор актуальных библиотек и фреймворков позволит внедрять техники контекст‑инжиниринга в реальные проекты. В книге рассмотрены:

• DSPy — автоматизация и оптимизация промптов;
• LangChain — построение сложных LLM‑пайплайнов;
• CrewAI — разработка и управление агентными системами;
• LlamaIndex — работа с корпоративными базами знаний.

Вы также узнаете, как эффективно использовать флагманские модели OpenAI, Anthropic и Google в прикладных задачах.

Содержание книги



Раздел I. Основы контекст‑инжиниринга

Базовые архитектурные подходы

• RAG‑архитектуры: построение пайплайнов, которые заземляют ответы ИИ на внешних данных;
• Управление памятью: интеграция краткосрочной и долгосрочной памяти для устойчивой работы моделей.



Раздел II. Работа с агентами

Проектирование и оптимизация поведения

• Проектирование воркфлоу: управление состояниями и логикой многошаговых процессов;
• Сложные агентные системы: создание автономных ИИ‑агентов для задач высокой сложности.



Раздел III. Качество и наблюдаемость

Контроль стабильности и точности

• Оценка контекста: выявление ошибок, галлюцинаций и скрытых сбоев;
• Observability: анализ работы ИИ через логи, трассировку, токены и взаимодействие с внешними инструментами.

Для кого эта книга

Книга предназначена для ИИ‑инженеров, дата‑сайентистов и технических руководителей, которые уже знакомы с основами LLM и хотят создавать масштабируемые, предсказуемые и управляемые ИИ‑приложения. Она станет надежным фундаментом для тех, кто стремится повысить точность, прозрачность и устойчивость своих моделей.

СКАЧАТЬ: