Создай своего ИИ-агента. Как отдавать работу нейросетям и получать готовый результат

Простое руководство по дополненной генерации. Технология Retrieval Augmented Generation (RAG) позволяет значительно повысить точность и надежность генеративных моделей искусственного интеллекта. Вы получите четкое понимание основ RAG, изучив ключевые компоненты и стратегии построения эффективной системы. Все про RAG: • Компоненты системы • База знаний • Конвейер индексирования и генерации • Оценка системы • Расширенные стратегии • Инструменты, технологии и фреймворки Конкретные инструкции по применению концепции RAG в реальных проектах делают книгу незаменимым ресурсом для инженеров, разработчиков и всех желающих освоить современные технологии генеративного искусственного интеллекта. Читатели смогут ознакомиться со множеством примеров кода на Python и приобрести ценные навыки для успешного внедрения RAG-технологий в практику, расширяя профессиональные горизонты. Книга идеально подходит для самостоятельного освоения материала и может служить справочным пособием для опытных профессионалов. После ее прочтения вы будете готовы внедрять инновационные решения в сфере искусственного интеллекта и развивать карьеру в динамично меняющемся мире AI-технологий. Об авторе Абхинав КИМОТИ — опытный специалист в области искусственного интеллекта. Более 15 лет он разрабатывает передовые решения в сфере ИИ и машинного обучения. Руководил ИИ-проектами в области аналитики, предиктивного машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и генеративного ИИ. «Кимоти предлагает фундаментальный структурированный подход. Книга ценна архитектурным взглядом. Автор четко разделяет пайплайны индексации и генерации, раскладывает их на атомарные компоненты (от загрузки данных и чанкинга до эмбеддингов и векторных баз), а затем демонстрирует, как эти компоненты взаимодействуют в стеке RAGOps. Это не просто учебник, а хорошо структурированная энциклопедия RAG, которая станет настольным справочником для технических специалистов — от системных аналитиков до разработчиков и архитекторов данных, стремящихся не просто "сделать RAG", а спроектировать надежную, масштабируемую и измеримую систему». — Евгений Васюков, ведущий системный аналитик ИЦ «Ай-Теко»

ПИСАТЬ ТЕКСТЫ С ИИ — ЭТО ПРОСТО. И В ДВА РАЗА БЫСТРЕЕ. Нейросети уже умеют помогать с письмами, сообщениями и статьями. Они подсказывают формулировки, упрощают сложные мысли и помогают довести текст до понятного и аккуратного результата. Но как правильно использовать ИИ в работе с текстами? Как не получить шаблонный и «неживой» результат? И как сделать так, чтобы текст звучал естественно, а не как ответ робота? В ЭТОЙ КНИГЕ ВЫ УЗНАЕТЕ: - какие ИИ лучше подходят для работы с текстами [ChatGPT, Яндекс GPT, Gemini и другие) и как их использовать; - как писать письма, сообщения и статьи с помощью ИИ — от черновика до финальной версии; - готовые промпты для деловой переписки, постов, описаний и других задач; - как улучшать текст: сокращать, упрощать, делать понятнее и убедительнее; - типичные ошибки, из-за которых тексты получаются неудачными, и как их избежать. Эта книга — не о том, чтобы ИИ писал за вас. Это о том, как использовать его как инструмент: ускорять работу, находить точные формулировки и делать тексты понятными и живыми.

Писать промпты для ИИ — это проще, чем кажется. Именно от них зависит результат. ИИ-помощники отвечают так, как вы формулируете запрос. Один точный промпт — и вы получаете понятный и полезный ответ. Неудачный — и результат размытый или бесполезный. Но как правильно формулировать запрос? Как управлять ответом ИИ? И как перестать тратить время на бесконечные попытки? В этой книге вы узнаете: · как работают промпты и почему от них зависит результат; · какие нейросети использовать (ChatGPT, Perplexity, DeepSeek и другие) и как с ними взаимодействовать; · более 100 готовых промптов для работы, учебы и повседневной жизни; · как улучшать запросы и получать точные ответы с первого раза; · типичные ошибки, которые мешают получать результат. Эта книга — не о сложных формулах. Это о том, как научиться «разговаривать» с ИИ и получать именно тот результат, который вам нужен.

Эпоха разрозненных команд аналитиков завершена: большие языковые модели (LLM) стали фундаментом бизнеса. Эта книга — дорожная карта от идеи до внедрения надежного ИИ-продукта. Ведущие эксперты отрасли проводят читателя через полный цикл создания приложения на базе LLM, формируя современный индустриальный конвейер. Вы освоите версионирование данных, трекинг экспериментов в MLflow и мониторинг моделей в продакшене. Особое внимание уделено этике ответственного ИИ, управлению неструктурированными данными и стратегиям бесшовной интеграции нейросетей в корпоративную инфраструктуру без остановки сервиса. Из набора инструментов машинное обучение превращается в слаженную систему, приносящую реальную бизнес-ценность.