Почему теория без продакшена не работает
Когда я начал внедрять AI в реальные бизнес-проекты, я быстро обнаружил фундаментальную проблему: между «я посмотрел туториал по LangChain» и «у меня работает продакшен-система с 10 000 пользователей» — пропасть размером с Марианскую впадину. Курсы учат синтаксису библиотек. Но никто не учит архитектуре.
Я видел, как талантливые разработчики застревают на одних и тех же вопросах: как спроектировать RAG-пайплайн, который не развалится под нагрузкой? Как выбрать между векторной базой и графовой? Как eval-ить агентов, чтобы не гадать на кофейной гуще? Как деплоить AI-сервис так, чтобы он не стоил $5000 в месяц на облаке? Ответы на эти вопросы разбросаны по десяткам статей, докладов и issue-тредов на GitHub. Нет единой системы.
Так родилась идея AI-Архитектора — курса, который закрывает разрыв между знанием AI-инструментов и умением строить production-grade AI-системы. Это не курс «как пользоваться ChatGPT API». Это курс «как спроектировать, построить, задеплоить и масштабировать AI-продукт, который не стыдно показать пользователям». 7 модулей, от основ до продвинутых паттернов. Интерактивные уроки, квизы после каждого раздела, дашборд прогресса. Никакой воды — только архитектурные решения, проверенные на реальных проектах.
