AI Ops
Эксплуатация AI-систем в production
Тестирование AI агентов: как убедиться что агент работает
AI OpsПрактическое руководство по тестированию AI агентов: unit/integration/e2e тесты, eval frameworks (DeepEval 4.0, RAGAS, Promptfoo, Braintrust), метрики, CI/CD pipeline. С примерами кода.
Context Engineering vs RAG: когда что использовать
AI OpsГлубокое сравнение context engineering и RAG: когда long context заменяет retrieval, когда нужен RAG, decision framework и современный стек 2026.
AI агенты: полный гайд — что это, как создать, где использовать
AI OpsИсчерпывающее руководство по AI агентам: архитектура, фреймворки (LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK, Pydantic AI, MCP), практические use cases и пошаговый туториал.
Prompt Library Template: Role → Context → Task → Constraints → Format
Туториалы AI Ops5-компонентный шаблон промптов для переиспользуемой библиотеки. Структура, примеры для разных задач, организация и версионирование prompt library.
AI Cost Optimization: как сократить расходы на LLM на 60% без потери качества
Кейсы и практика AI OpsПять техник снижения затрат на LLM API: prompt caching, smart routing, Batch API, semantic caching, model downsizing. Таблицы стоимости до/после и конфиги.
Human-in-the-Loop для AI-продуктов: когда решает модель, а когда человек
Туториалы AI OpsФреймворк принятия решений для HITL в AI-продуктах: confidence threshold, risk matrix, паттерны эскалации. Примеры реализации с кодом для production.
Prompt A/B Testing: как научно улучшать качество ответов AI
Туториалы AI OpsМетодология A/B тестирования промптов: метрики качества, статистическая значимость, инструменты (Langfuse, DeepEval). Пошаговое руководство от гипотезы до production-решения.
Промпт-инженерия: система управления 50+ промптами в production
Туториалы AI OpsКак писать промпты и управлять ими в production: версионирование, тестирование, A/B-деплой, мониторинг регрессий. Промпт-инженерия от хаоса к системе.
Мультиагентная система: архитектура и паттерны оркестрации AI-агентов
Туториалы AI OpsКак построить мультиагентную систему: паттерны оркестрации (Sequential, Parallel, Classifier+Router), маршрутизация задач, специализация агентов, примеры кода.
LLM-as-Judge: автоматический quality gate для LLM в production
Туториалы AI OpsКак использовать LLM-as-Judge для автоматической оценки качества LLM-выходов. Метрики, judge-промпты, DeepEval, Langfuse и интеграция в CI/CD pipeline.