Загрузка
МоделиДатасетыАкселераторЖурналыФорумОбучение
Модели
AI-решения
Разработчикам
Обучение
Сообщество
Заказать решение
Мероприятия
Другое

Войти
Модели
AI-решения
Разработчикам
ДатасетыНоутбуки
Обучение
Сообщество
ЖурналыQubu HubФорум
Заказать решение
ИнтеграторыСоревнованияРазместить задачу
Мероприятия
Другое
РейтингПриватные клубы
Войти
  1. Главная
  2. Обучение
  3. prompt-engineering-dlya-surovy...

Prompt Engineering для суровых инженеров

4.7/5
2 студента
2 отзыва
0 минут

Описание

Привет. Последние два года я провел, пытаясь «приручить» нейросети внутри легаси-монолита, который старше некоторых моих коллег. Главный урок, который я вынес: если ваш промпт похож на письмо Деду Морозу — вы строите карточный домик.

В суровой инженерной разработке нам не нужны «красивые тексты». Нам нужен предсказуемый JSON на выходе, соблюдение ограничений по токенам и защита от дурака. Этот курс — о том, как превратить капризную языковую модель в надежный шестереночный механизм вашей системы. Мы разберем, как кодить промпты, как строить на их основе RAG-системы и как тестировать всё это в CI/CD пайплайнах.

Перейти к уроку
  • Лезем «под капот» инференса. Разбираем, что такое температура на самом деле, почему модель врет с уверенным видом и как использовать архитектурный паттерн «Критик» для верификации кода или данных.
Перейти к уроку
  • Самая большая проблема LLM — они не знают ничего о вашем внутреннем коде или закрытой документации. Мы не будем переобучать модель (это дорого и долго), мы научим её пользоваться поиском. Разбираем архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG): от превращения текста в векторы до формирования контекста, который «не лезет за границы токенов».
Перейти к уроку
  • Если ваш промпт принимает ввод от пользователя, значит, вашу систему можно взломать. Разбираем, как злоумышленники заставляют ИИ игнорировать системные инструкции (Jailbreak), воруют ваши секретные промпты и как выстроить эшелонированную оборону.
Перейти к уроку
  • Перестаем писать нейросетям письма с просьбами. Разбираем промпт как вызов функции: определяем архитектуру сообщения, разделяем контексты и заставляем модель возвращать машиночитаемые данные (JSON), которые можно пустить дальше по пайплайну.
Перейти к уроку
  • Финальный этап превращения промпт-инжиниринга в инженерную дисциплину. Мы разберем, почему нельзя хранить промпты в коде в виде простых строк, как автоматизировать проверку качества ответов (LLM-as-a-Judge) и как обновлять модели без риска уронить логику продукта.

Предпросмотр файлов

В этом материале нет файлов для просмотра.

Просмотры

Похожие курсы

Загрузка...
Загрузка комментариев...

Оценка

Детали курса

Автор: Mr Nereof
Комментарии: 7
Просмотры: 30
Дата добавления: 23 января 2026
Язык: Русский
Направления: Основы работы с ИИ
Длительность: 0
Всего студентов: 2 студента

Автор

Mr Nereof

Mr Nereof

Админ

ML-разработчик. Строю модели, которые доезжают до продакшена.

Профиль автора