Когда сеньор врывается, чтобы решить проблему джунов

RAG, MCP, Ollama, эмбеддинги

Про ИИ сейчас пишут отовсюду. Термины приходят в большом количестве: векторные базы, MCP-серверы, локальные модели. По отдельности все понятно, вместе — складывается в кашу, в которой непонятно, что база, что дополнение, а что вообще нужно только в специфичных случаях.

Легче один раз посмотреть, как это выглядит в связке — от простого no-code сценария до полноценного кода — чем старательно изучать статьи, держа разрозненные фрагменты в голове.

15 июля в 18:00 мск на бесплатном вебинаре «Прототипирование LLM (большие языковые модели): как создаются ИИ-ассистенты для реальных задач» karpovꓸcourses покажут все это на живом стеке.

На вебинаре вы получите:
— понимание, из каких компонентов состоит современный ИИ-ассистент и как они работают вместе;
— рабочий прототип Telegram-бота, который отвечает по документации, а не придумывает ответы;
— понимание, где no-code действительно закрывает задачу, а где без кода уже не обойтись;
— гайд «Почему ваш ИИ пишет не то» с разбором различий между LLM и ИИ-агентом.

Формат — без перегруза теорией, с паттернами, которые применяются в проде, а не только в демо.

Всем зарегистрированным придет запись эфира на почту — присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/JjWz4A

Когда взяли в команду джуна и доверили ему самое простое задание

Когда микросервисов становится больше, проблемы редко возникают в бизнес-логике. Чаще всего они появляются на стыке сервисов: задержки, каскадные сбои, перегрузка и сложность получения данных. Именно здесь архитектурные решения определяют, насколько система будет быстрой и устойчивой.

4 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Архитектор программного обеспечения», где разберём, как проектировать взаимодействие между сервисами без лишней сложности и потери производительности.

На занятии обсудим причины каскадных задержек, подходы к объединению API, роль API Gateway и агрегаторов, разберём, когда GraphQL действительно оправдан, а также на практических примерах рассмотрим шаблон CQRS и его влияние на масштабирование, кэширование и распределение нагрузки. Вы получите идеи, которые можно применить в существующих проектах.

Если вы проектируете микросервисные системы, отвечаете за их развитие или хотите глубже разобраться в архитектурных подходах, зарегистрируйтесь на открытый урок и получите практические решения для создания быстрых и надёжных приложений: https://vk.cc/d00gOE

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru