Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха

ИИ-агенты помогают не просто отвечать на вопросы, а выполнять задачи по шагам: собирать информацию, составлять планы, готовить отчеты, сравнивать варианты и помогать с рабочими, учебными и повседневными делами. Эта книга объяснит, чем ИИ-агент отличается от обычного ассистента, какие задачи ему можно делегировать и как не потерять контроль над результатом. Вы узнаете, как правильно ставить задачи ИИ-агентам, задавать цель, ограничения и формат ответа. В книге разобраны примеры для работы, обучения, планирования, анализа информации и личных дел, типичные ошибки при работе с агентами и способы их избежать, а также приведены готовые промпты для разных задач. Подходит для новичков и тех, кто хочет использовать ИИ без лишней рутины.

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.

Результат работы с ИИ напрямую зависит от того, как сформулирован запрос. Эта книга научит писать понятные и точные промпты для разных задач — от текстов и учебы до анализа информации и повседневных дел. Вы познакомитесь с популярными ИИ-ассистентами (ChatGPT, Perplexity, DeepSeek и другими) и поймете, как правильно взаимодействовать с ними. Вы узнаете, как формулировать задачи, уточнять ответы и получать нужный результат без лишних попыток. В книге — более 100 готовых промптов, которые можно сразу использовать, а также разбор типичных ошибок и универсальные шаблоны. Подходит для новичков и тех, кто уже использует ИИ, но хочет получать лучший 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»