Lectures
Курс "Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза" предоставляет слушателям возможность пройти через полный цикл создания LLM-приложений, от идеи до релиза. В рамках курса вы познакомитесь с передовыми технологиями и инструментами, такими как Mistral AI API, LangChain, Arize Phoenix, FastAPI, PostgreSQL и Docker и т.д
Install / Use
/learn @AI-Product-Course/LecturesREADME
Код к лекциям курса
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/13e7a4ad-aa00-489c-9958-f7302807f783" width="710" />О курсе
Курс "Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза” предлагает слушателю пройти полный путь реализации LLM-приложения с использованием современных технологий и инструментов.
Подготовка окружения
Версия языка: Python 3.11
pip install -r requirements.txt
Модули курса
Введение в LLM
Эффективная работа с LLM
- Код к модулю по части Prompt Engineering
- Код к модулю по части LangChain
- Код к модулю по части LLM Agents
- Код к модулю по части RAG
Прототипирование LLM-приложения
Модуль знакомит с инструментом Arize Phoenix для тестирования LLM-системы
Разработка API
Модуль знакомит с фреймворком FastAPI, технологией Docker, библиотекой uv
Хранение данных
Модуль знакомит с инструментами SQLite, PostgreSQL, DBeaver, Qdrant и фреймворком SQLAlchemy(+Alembic)
Related Skills
claude-opus-4-5-migration
83.6kMigrate prompts and code from Claude Sonnet 4.0, Sonnet 4.5, or Opus 4.1 to Opus 4.5
model-usage
338.7kUse CodexBar CLI local cost usage to summarize per-model usage for Codex or Claude, including the current (most recent) model or a full model breakdown. Trigger when asked for model-level usage/cost data from codexbar, or when you need a scriptable per-model summary from codexbar cost JSON.
feishu-drive
338.7k|
things-mac
338.7kManage Things 3 via the `things` CLI on macOS (add/update projects+todos via URL scheme; read/search/list from the local Things database)
