У нас есть джун, и мы его учим
Амбициозный, с собственными пет-проектами, участвующий в формах и профильных ивентах/конференциях — софты уже есть, на нашей стороне — харды.Начали обучение мы даже без погружения в то, как работает LLM, просто научили его работать в графическом интерфейсе нашей платформы, создавать простейшие цепочки и написания промптов.Плюс, постепенно изучаем то, из чего состоит само приложение (что можно подключить память, что там можно выбирать различные инструменты для работы), отдельные моды в LangChain для разных задач, для вопросно-ответных систем, для систем, где агент выбирает сам инструменты, где система работает с реактом.Обучение строится так: — сначала хоть что-то запустить; — потом понять, как это «хоть что-то» работает; — потом усложнить и понять разницу; — далее переходить к практическим задачкам.А уже в этих задачах важно, чтобы джун сам изучал фреймворк. И, естественно, он должен пользоваться ChatGPT для того, чтобы и самому разбираться.Тут важно прописывать задачи.В одной задаче мы подключаем память.В другой — используем внешние инструменты, которые могут, например, по API дёргать данные по погоде/курсу валют/сводкам новостей/etc.А после уже можно начинать разбор, как же всё это работает именно технически и как работает векторная база данных, то есть индексация документов, эмбеддинг этих документов.И после выполнения, например, 5 задач, джун уже может технически разбирать их по существу и понимать, а что и как можно улучшить?Мы используем, например, ретривал: это может быть поиск по документам, достаточно простой, семантический. А далее это может быть уже и подключение реранкеров и прочие усложнения реализованных кейсов. Например, выводить какую-то конкретную метадату, какой-то конкретный источник и разбирать эту историю. Читать далее