Блок 5. ИИ в архитектуре систем
Как устроены системы на основе больших языковых моделей и ML: RAG, агенты и инструменты, оценка качества, безопасность, эксплуатация моделей. Отдельный модуль — как аналитику постановить ИИ-функцию так, чтобы её можно было принять и эксплуатировать. Цель блока — перейти от «настраиваю интеграции с ИИ» к «проектирую ИИ-системы и отвечаю за их качество».
| # | Модуль | Неделя |
|---|---|---|
| 5.1 | Как работают LLM: взгляд инженера | 19 |
| 5.2 | RAG: поиск и генерация по своим данным | 20 |
| 5.3 | Агенты, вызов инструментов и MCP | 21 |
| 5.4 | Оценка качества ИИ-систем (evals) | 22 |
| 5.5 | Безопасность LLM-систем | 23 |
| 5.6 | ML-системы в эксплуатации: от данных до переобучения | 24 |
| 5.7 | Как постановить ИИ-функцию: требования, приёмка, эксплуатация | 25 |
Главные источники
- Chip Huyen, AI Engineering (O’Reilly, 2025) — главная книга блока.
- Jay Alammar, Maarten Grootendorst, Hands-On Large Language Models (O’Reilly, 2024).
- Chip Huyen, Designing Machine Learning Systems (O’Reilly, 2022) — для модуля 5.6.
- Раздел AI Engineering на system-design.space.
Критерий завершения блока
Спроектировать обезличенную ИИ-функцию из своей предметной области (например, ассистент аналитика по базе спецификаций): архитектура RAG или агента, требования к качеству и метрики оценки, модель угроз, стоимость одного запроса, fallback. Оформить как постановку по шаблону из модуля 5.7.