Post #657

Как собирать NLP-системы, которые работают под нагрузкой Обучить модель, построить эмбеддер или воспользоваться API — не значит запустить рабочую систему. RAG галлюцинирует, агент ломается на реальных сценариях, эмбеддинги не работают на специфичном домене. С этими и другими проблемами мы разберёмся на курсе LLM Pro, который стартует 26 марта! На курсе вы научитесь: • проектировать и запускать NLP-системы под реальные продуктовые задачи • адаптировать LLM и эмбеддинги под специфичный домен и «живые» данные • собирать и размечать датасеты — даже если данных изначально почти нет • решать задачи классификации, поиска, кластеризации и NER — с ограничениями продакшн-среды • собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества • строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой Приходите, чтобы узнать про best practices от опытных инженеров из продуктовых команд и применять похожие подходы в своих проектах 🤖 До 25 марта вы можете присоединиться к обучению со скидкой 5%! Изучайте программу и отзывы на сайте и записывайтесь на ближайший поток 🎓