Учебник AI-инженера

Главы по порядку прохождения: номер = неделя.порядок. Общий план и график — на странице План курса.

Неделя 1 · Python + первый API

• 1.1 · Python для тех, кто уже программирует
• 1.2 · Репозиторий для учёбы: git, notes/, структура
• 1.3 · Python: uv, async, Pydantic
• 1.4 · Jupyter-ноутбуки в VS Code
• 1.5 · Видео Карпатого + ключи API
• 1.6 · Сырой API: первые запросы к Claude и OpenAI
• 1.7 · Скрипт: temperature, токены, стоимость

Неделя 2 · Промптинг и tool calling

• 2.1 · Промптинг: роли, few-shot, структура
• 2.2 · Structured output: Pydantic + Instructor
• 2.3 · Обзор моделей и провайдеров
• 2.4 · OpenRouter: один API ко многим моделям
• 2.5 · Упражнение: JSON из 20 текстов
• 2.6 · Tool calling: модель вызывает 3 функции
• 2.7 · Стриминг, ретраи, rate limits, prompt caching

Неделя 3 · Проект 1: бот

• 3.1 · Проект 1: архитектура бота и копия базы
• 3.2 · Проект 1: функции только для чтения
• 3.3 · Проект 1: tool calling + Telegram
• 3.4 · Проект 1: логирование стоимости, README, GitHub

Неделя 4 · Эмбеддинги и векторная БД

• 4.1 · Эмбеддинги руками на numpy
• 4.2 · Как устроен RAG: обзор архитектуры
• 4.3 · Chunking: сравнить 3 стратегии
• 4.4 · Векторная БД + загрузка базы знаний

Неделя 5 · Проект 2: RAG

• 5.1 · Переформулировка запроса и метаданные
• 5.2 · Гибридный поиск (BM25) и реранкинг
• 5.3 · Проект 2: ответы со ссылками на источник
• 5.4 · Проект 2: версия на LlamaIndex, сравнение
• 5.5 · Проект 2: README и GitHub

Неделя 6 · Evals: набор и скрипт

• 6.1 · Статьи про evals
• 6.2 · Синтетические данные для evals
• 6.3 · Набор из 50–100 вопросов с эталонами
• 6.4 · Скрипт оценки: retrieval + faithfulness
• 6.5 · Подключить Langfuse или promptfoo

Неделя 7 · Запас / праздники

• 7.1 · Запас: догнать хвосты или отдыхать

Неделя 8 · Проект 3: эксперименты

• 8.1 · Статистика evals: шум и размер выборки
• 8.2 · Эксперимент: chunking A vs B
• 8.3 · Эксперимент: модели и реранкер
• 8.4 · Ручной разбор ошибок
• 8.5 · Проект 3: таблица экспериментов в README

Неделя 9 · Агенты и MCP

• 9.1 · Building effective agents + OWASP LLM Top 10
• 9.2 · Workflow-паттерны: chaining, routing, parallelization
• 9.3 · Цикл агента руками
• 9.4 · Prompt injection: атаковать своего агента
• 9.5 · MCP-сервер к базе магазина (только чтение)

Неделя 10 · Проект 4: агент

• 10.1 · Память и контекст агента
• 10.2 · Проект 4: агент-разборщик заказов
• 10.3 · Проект 4: evals агента на 20 случаях
• 10.4 · Проект 4: README и GitHub

Неделя 11 · Продакшен

• 11.1 · Docker: упаковать проект
• 11.2 · Prompt caching, бюджеты, фолбэки
• 11.3 · Трейсинг и стоимость одного ответа
• 11.4 · Локальная модель через Ollama + свои evals
• 11.5 · Файнтюнинг: базовый пример LoRA