🥳 Как за 30 дней подготовиться к AI Solution Architect

Неделя 1: LLM + RAG
- Transformer, attention, токенизация
- Ограничения LLM: галлюцинации, context window, cutoff
- Векторный поиск: embeddings, Qdrant/OpenSearch
- RAG: базовый → advanced (hybrid search, reranking)

Неделя 2: AI Agents
- Фреймворки: LangGraph, AutoGen, CrewAI
- Chain-of-Thought, Tree-of-Thought
- Multi-agent системы
- Tool use, Function Calling
- Explainable reasoning с трассировкой

Неделя 3: MLOps/LLMOps
- Пайплайны оценки качества
- LLM-as-a-Judge, RAGAS метрики
- Guardrails, детекция галлюцинаций
- Тестирование и мониторинг в проде

Неделя 4: Архитектура + Интервью
- Python ↔ Java интеграция
- Микросервисы для AI
- Документирование (C4, ADR)
- System design задачи

🍑 Главное для архитектора сейчас - не просто знать LLM, а уметь строить надёжные системы с проверяемыми рассуждениями.

Можете попросить ИИ раскрыть и каждый пункт или подождать, и мы разберем каждый.

https://t.me/birkin_max/53 как в воду глядел 🔨.

Уже начали замечать закрытые магазины?

🫥 Хочу, что бы ваши попки подгорели от радости.

Поэтому, делаю портал bait.su с кейсами, гайдами и тренажером. Вы сможете пошеруборить в обучение на моем железе 🥲.

На видео рыбой портал заполнен, скумбрией, но я мегапродуктивный. Пару дней и будет улётный контент. 🐈

🥰 Пытаюсь ускоряться под это: https://music.yandex.ru/album/32339812/track/128739725

🫣 Так вот же, я разобрался, не надо никому ничего голосовать.

Вот у вас написано так, у меня другой текст отображается . Получается участвуют все, телега сама определит победителей. Ну отлично! 🥳

А то я думал только премиум аккаунты смогу учавствовать, а это дискриминация по мажорскому признаку. 🔨

👏 Наконец-то я разродился и написал конспект по Transformer'ам.

🤷‍♀️ Короче, систематизировал то, что сам когда-то собирал по кускам. Получился полноценный фундамент LLM.

Внутри:

— Почему attention заменил RNN (и при чём тут O(n²) по памяти)
— Encoder vs Decoder — когда что использовать
— Токенизация: почему русский текст в 2-3 раза дороже английского в API
— Как считать память для inference
— Практические задачи с расчётами

Из боевого: когда бизнес говорит "хотим грузить документы по 100 страниц" — это про железо и бюджет. Вы встанете и объясните почему «нет». 👍

Там же Домашка — от базовой теории до проектирования решения отдела. 🥲 Я проверю, когда с работы приду, гулять не пойдешь, пока не сделаешь!

🤔 Писал без воды, только мои слезки и важная инфа для архитектурных решений.

Полная версия тут: https://bait.su/transformer-attention-i-tokenizacziya-razbiraem-do-vintika/

PS: Подача специально сложная, термины не разжевывал. Придется погуглить или спросить у GPT, позже появится возможность задать вопросы по материалу боту.

Сайт закрыл на обслуживание 🥶.

Немного доработал дизайн и встраиваю нейросеть.

Вы теперь сможете уточнять непонятный контент, выделив фрагмент.