- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: aihero
Название: Создание DeepSearch на TypeScript (2025)
Описание:
Build DeepSearch in TypeScript
aihero
Создание DeepSearch: практический путь к продвинутым AI-приложениям на TypeScript
Этот курс - не просто подключение LLM и получение шаблонных ответов. Вы пройдёте путь от сырого прототипа до продуманного, надёжного AI-приложения, пригодного для продакшена.
Мы шаг за шагом построим DeepSearch - полнофункциональное приложение на базе AI, в котором вы научитесь:
- Подключать LLM к Next.js-приложению через AI SDK и настраивать инструменты поиска знаний;
- Хранить чаты, настраивать базу данных (PostgreSQL + Drizzle ORM) и кеширование (Redis);
- Повышать качество ответов с помощью LangFuse (трассировка) и Evalite (тесты и метрики);
- Проектировать архитектуру агента с использованием decomposition-подхода: разбивать задачи на шаги и подключать вспомогательные модели;
- Отличать агентов от воркфлоу и применять evaluator-optimizer loop для повышения точности и надёжности;
- Строить UI с real-time обновлениями, настраивать авторизацию, маршрутизацию и другие части инфраструктуры.
Вместе мы разберём реальные сложности AI-разработки: от дебага «чёрного ящика» до оценки качества генераций без «виб-чеков».
По завершении курса вы будете уверенно строить AI-приложения, которые работают стабильно, улучшаются с обратной связью и масштабируются под настоящие задачи.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Создание DeepSearch на TypeScript (2025)
Описание:
Build DeepSearch in TypeScript
aihero
Создание DeepSearch: практический путь к продвинутым AI-приложениям на TypeScript
Этот курс - не просто подключение LLM и получение шаблонных ответов. Вы пройдёте путь от сырого прототипа до продуманного, надёжного AI-приложения, пригодного для продакшена.
Мы шаг за шагом построим DeepSearch - полнофункциональное приложение на базе AI, в котором вы научитесь:
- Подключать LLM к Next.js-приложению через AI SDK и настраивать инструменты поиска знаний;
- Хранить чаты, настраивать базу данных (PostgreSQL + Drizzle ORM) и кеширование (Redis);
- Повышать качество ответов с помощью LangFuse (трассировка) и Evalite (тесты и метрики);
- Проектировать архитектуру агента с использованием decomposition-подхода: разбивать задачи на шаги и подключать вспомогательные модели;
- Отличать агентов от воркфлоу и применять evaluator-optimizer loop для повышения точности и надёжности;
- Строить UI с real-time обновлениями, настраивать авторизацию, маршрутизацию и другие части инфраструктуры.
Вместе мы разберём реальные сложности AI-разработки: от дебага «чёрного ящика» до оценки качества генераций без «виб-чеков».
По завершении курса вы будете уверенно строить AI-приложения, которые работают стабильно, улучшаются с обратной связью и масштабируются под настоящие задачи.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытый контент для пользователей All-dar.