Создавать эффективные промпты (базовые и продвинутые) за 10–15 минут.
Автоматизировать задачи: генерировать с помощью диаграммы для doc-as-code в облачных инструментах и в коде на Python
Разворачивать и запускать LLM локально или на VPS
Разрабатывать промты для AI-приложений (агентов/ассистентов)
Создавать ассистентов в Chatbase/Flowise/n8n с обработкой безопасных промптов
Оценивать качество промптов на метриках
Что вы получите по окончании воркшопа
Вы будете знать:
Архитектуру современных LLM, токенизаторы, механизм векторных представлений и их роль в семантике.
Как выбрать LLM (GPT, Llama, Mistral) под задачу системного анализа, проектирования, документирования.
Настройки LLM и ограничения использования.
Базовые и продвинутые техники эффективного промпт-инжиниринга (chain-of-thought, self-consistency и т.п.).
Рабочие процессы AI-приложений (ассистентов/агентов).
Особенности промпт-инжиниринга для AI-приложений.
Методы оценки качества промптов.
В вашей работе эти знания помогут:
Сократить время на создание технической документации на 40–60%.
В интеграции агентов в базы знаний и рабочие процессы документирования.