- Кількість кредитів 3
- Тип Обов'язковий
- Семестри 8, 10
- Рівень вищої освіти Бакалавр, Магістр
- Підсумковий контроль Залік
⚡Квест: Шлях до AI Architect!
Досить простих API-запитів — час будувати автономні ШІ-екосистеми виробничого рівня! Опануй фреймворк LLMOps, проєктуй багатокрокові контури Advanced RAG та розгортай гібридний пошук GraphRAG у графовій СУБД Neo4j мовою Cypher. Створюй децентралізовані мультиагентні системи на базі LangGraph із логікою Human-in-the-loop, впроваджуй відкритий стандарт Model Context Protocol та відстежуй вартість токенів й траси виконання в LangSmith.
🚀Виведи штучний інтелект у промисловий продакшен!
🛠Стек: Python, LangGraph, Neo4j, Cypher, MCP, Ragas, Ollama, Docker, LangSmith, Pinecone.
🎒В рюкзак: Автономна корпоративна ШІ-система та LLMOps-контур моніторингу.
⚡Квест: Підкори циклічні графи LangGraph, приручи індексацію GraphRAG у Neo4j та оркеструй мультиагентні екоформи промислового ШІ!
🌐Опис місії
Зробити простий запит до готової мовної моделі через API може кожен, але спроєктувати автономну, відмовостійку та фінансово ефективну ШІ-систему, яка оперує корпоративними знаннями без галюцинацій та витримує промислові навантаження — це виклик для елітних архітекторів. Сучасний глобальний ІТ-ринок відчуває гострий дефіцит інженерів нового покоління (AI/LLM Engineers та AI Architects), здатних виходити за межі стандартного кодингу. Цей квест — твій інструмент повного занурення у світ LLMOps (Large Language Model Operations) та розробки інтелектуального ПЗ. Ми навчимо тебе будувати багатокрокові конвеєри Advanced RAG, автоматично вилучати сутності у форматі триплетів із неструктурованого хаосу, писати запити мовою Cypher та оркеструвати поведінку ШІ-агентів. Ти дізнаєшся все про тестування за принципом «ШІ оцінює ШІ», відкритий промисловий стандарт Model Context Protocol, оптимізацію витрат через Prompt Caching та наскрізне трасування обчислювальних графів у реальному часі. Зведи галюцинації моделей до нуля та розгорни інтелектуальний сервіс, повністю готовий до промислового релізу!
🛠Твій інструментарій
AI Orchestration & Multi-Agent Frameworks: LangGraph (побудова обчислювальних систем у вигляді циклічних агентних графів, State Management, контури Human-in-the-loop), LangChain, LlamaIndex (абстракції над моделями та пам'яттю).
Knowledge Graphs & Vector Databases: Графова СУБД Neo4j Community Edition (моделювання й індексація сильнозв'язаних даних, мова запитів Cypher), Pinecone Free Tier (хмарне векторне сховище під гібридний пошук GraphRAG), Chroma DB.
Industrial Protocols & Context Architecture: Model Context Protocol (MCP) SDK (відкритий промисловий стандарт безпечного підключення моделей до локальних файлових систем та корпоративних API).
Automated Evaluation & LLM-as-a-Judge: Ragas, TruLens (автоматизоване тестування за Тріадою RAG: Context Relevance, Groundedness, Answer Relevance).
LLMOps Infrastructure & Telemetry Tracing: LangSmith, Arize Phoenix (наскрізне трасування, візуальне відлагодження ланцюжків, логування проміжних запитів, вимірювання затримок та вартості обчислень у токенах).
Local Execution & Containerization Node: Ollama (локальний запуск open-source моделей Llama 3), Docker (ізоляція та контейнеризація інфраструктури), Git / GitHub.
🚀Що прокачаєш (Суперсили)
Advanced RAG & GraphRAG Architecture: Навчишся долати обмеження класичного векторного пошуку за допомогою ієрархічного розбиття текстів (Parent-Child Chunking), Cross-Encoder реранжування та методів ком'юніті-детекції (Community Detection) у графах знань.
Autonomous Multi-Agent Engineering: Опануєш проєктування децентралізованих мультиагентних екосистем із циклічною логікою взаємодії на базі планувальників дій ReAct та Plan-and-Solve з управлінням станом тривалих сесій.
Enterprise Model Protocols & DevSecOps: Навчишся розробляти та конфігурувати власні MCP-сервери, захищати системи від вразливостей з рейтингу OWASP LLM Top 10, інжекцій (Prompt Injection) та Jailbreaking.
LLMOps, Tracing & FinOps Realities: Прокачаєш навички детекції дрейфу даних (Data Drift), налаштування інфраструктурної відмовостійкості (Exponential Backoff, Fallbacks) та оптимізації бюджетів обчислень за допомогою Prompt Caching.
🎒Що покладеш у рюкзак (Портфоліо)
На фінальному захисті із демонстрацією живих запусків обчислювальних трас у реальному часі ти презентуєш свою Автономну корпоративну ШІ-систему виробничого рівня та LLMOps-контур моніторингу (Complex AI Systems & LLMOps Simulation Blueprint):
LangGraph Multi-Agent Engine: Мультиагентна архітектура на базі LangGraph із реалізованою циклічною логікою взаємодії між спеціалізованими агентами та механізмом State Management.
Neo4j Automated Knowledge Graph: Інтегрована графова база даних Neo4j, побудована повністю автоматизованим шляхом вилучення триплетів моделями штучного інтелекту з неструктурованого контенту.
Custom MCP Server Node: Працездатне підключення зовнішніх інструментів та джерел даних за промисловим стандартом Model Context Protocol через власні спроєктовані сервери.
Hardened Fallback Suite: Контур інфраструктурної відмовостійкості з обробкою помилок Rate Limits за схемою Exponential Backoff та налаштованими аварійними перемиканнями (Fallbacks) на локальну Ollма-модель.
Ragas Automated Quality Ledger: Звіт автоматизованого оцінювання якості генерації відповідей у фреймворку Ragas з верифікованими показниками Groundedness не менше 85%.
LangSmith Active Tracing Ledger: Підключений продакшен-контур наскрізного трасування, логування вартості та вимірювання затримок у реальному часі, що доводить архітектурну готовність ШІ-системи до промислового деплою.
💼Твій майбутній тайтл
Цей елітний, ультрасучасний інженерний стек миттєво відкриває доступ до найвищих позицій на світовому ІТ-ринку:
LLMOps Engineer / DevOps for AI Systems.
AI Systems Architect / Machine Learning Solution Architect.
AI / LLM Engineer / Generative AI Specialist.
