Отличаем системное решение от модели, промпта и набора интеграций.
Переводим запрос «нужен ИИ» в решение, пользователей и ограничения.
Связываем качество ответа с продуктовым результатом и безопасностью.
Чат, RAG, workflow, агент и гибрид — выбираем по работе, а не моде.
Сравниваем модели по качеству, контексту, цене, скорости и данным.
Строим маршрутизацию моделей и fallback без скрытой деградации.
Делаем выход модели валидируемым компонентом системы, а не красивым текстом.
Определяем источники, доступ, свежесть и права до индексации.
Превращаем реальные задачи в версионируемый набор для решений.
Разбиваем документы так, чтобы смысл, права и ссылки не потерялись.
Проверяем, нашёл ли поиск доказательство, до генерации ответа.
Находим причину: корпус, поиск, контекст, промпт или UI.
Проверка зазора между своими и чужими вопросами и таксономия отрицательных примеров.
Отмены, замены и ссылки не находятся векторным поиском. Обход связей между поиском и ранжированием.
Отделяем агентную автономию от обычного workflow.
Проектируем контракты tools, а LangFlow/n8n используем как варианты реализации.
Разделяем роли агентов, состояние и доступ к инструментам без каскада неконтролируемых вызовов.
Ограничиваем разрешённое поведение до и после вызова модели.
Строим минимизацию данных и безопасный путь к внешним моделям.
Три способа утечки без единого закрытого документа в выдаче и тест «пользователь B».
Трассируем качество, стоимость и ошибки без сбора лишних данных.
Сочетаем офлайн-проверки, мониторинг и экспертную разметку.
Проверка, которая полгода была зелёной на кейсе, где система вела себя неверно. Четыре вида ловушек.
Считаем цену полезного результата, а не цену одного вызова.
Делаем ожидания пользователя и команды измеримыми.
Собираем три повторяемые схемы для knowledge, action и hybrid.
Проверяем готовность релиза от данных до runbook.
Документируем решение так, чтобы его могли реализовать, проверить и оспорить.
Версионируем и безопасно выпускаем изменения всей AI-системы.
Выбираем API, serverless, Kubernetes или локальный inference по нагрузке и ограничениям.
Защищаем архитектурное решение перед вопросами о масштабе, рисках и экономике.
Итог курса: проход по пунктам, которые обычно не проверены. Три допустимых ответа: проверено с числом, не проверено, неприменимо с объяснением.
Собираем HLD, ADR, eval и экономику в решение для архитектурного комитета.
Проводим review чужого решения и превращаем замечания в план действий.
Войдите и запишитесь, чтобы открывать уроки и сохранять прогресс.
Запишитесь на созвон с ментором: разбор кода, проекта, карьерного плана или практики с материалами платформы. Это часть консультационной услуги, не массовый онлайн-курс.
