Объяснение инженерии систем ИИ: развитие бэкэндов на базе ИИ с агентами, RAG и инструментами

Описание: Хотите выйти за рамки традиционных бэкенд-API и начать создавать настоящие системы на базе ИИ с агентами, RAG и инструментами? В этом 26-минутном глубоком погружении в проектирование систем ИИ я расскажу, что это за новая роль, почему она важна и как бэкенд- или фулстек-инженеры могут к ней перейти.

Традиционное бэкенд-проектирование развивается. Это уже не просто REST API и контроллеры — компаниям нужны интеллектуальные бэкенды, способные рассуждать, принимать решения, вызывать инструменты, извлекать знания и интегрировать данные реального мира. В этом видео я расскажу, как на практике выглядит проектирование систем ИИ: агенты, инструменты, конвейеры RAG, оркестраторы, защитные барьеры, память, наблюдаемость и многое другое — используя реальные примеры из систем, которые я создаю каждый день.

Вы узнаете:
– Различия между традиционной бэкенд-разработкой и системной инженерией ИИ
– Как бэкенды на базе ИИ используют агенты, инструменты, RAG и оркестраторы для обработки сложных и неоднозначных пользовательских запросов
– Что такое инструменты (вызов функций) и как они расширяют LLM реальными возможностями, такими как даты, бронирование, обновления и многое другое
– Как на самом деле работает генерация дополненной поисковой информации (RAG): встраивание, векторный поиск и векторные базы данных
– Почему ограничения, проверки безопасности, оценка и наблюдаемость критически важны в производственных системах ИИ
– Как управляются состояние, память и длительные рабочие процессы в современных приложениях ИИ
– Основные необходимые навыки: основы бэкенда, LLM, архитектура подсказок, конвейеры RAG, векторные базы данных, фреймворки оркестровки и оценка
– Практические идеи для проектов, которые помогут вам сформировать портфолио начинающего инженера систем ИИ

Я также покажу вам, где можно изучить эти материалы в реальном мире: документация, руководства по подсказкам, учебные материалы по фреймворкам (например, (Agents SDK и LangGraph от OpenAI), а также о том, как я лично остаюсь в курсе последних событий в этой быстро развивающейся области.

Это видео специально для:
– Бэкенд-инженеров, которые хотят перейти в сферу ИИ и обеспечить будущее своей карьеры
– Фронтенд- или фуллсэк-разработчиков, которые интересуются системами ИИ и хотят получить дорожную карту
– Всех, кто слышит такие термины, как «агенты», «RAG», «оркестраторы», «гардеры», и хочет получить структурированный обзор вместо случайных обсуждений и модных слов

Спонсор — API Layer
Огромное спасибо API Layer за поддержку этого видео. Посетите MarketStack и IPStack по ссылкам ниже — идеально для реальных портфельных проектов.

API Layer — https://apilayer.com/?utm_source=Yout...

Marketstack — https://marketstack.com/?utm_source=Y...

IPStack — https://ipstack.com/?utm_source=Youtu...

Скидка Codecademy
Изучайте бэкенд-разработку с помощью структурированных и понятных для начинающих курсов. Получите скидку 50% на первую покупку по ссылке ниже.
https://www.pntrs.com/t/8-12462-37536...

Временные метки:
00:00 Введение – Почему важна инженерия систем ИИ
01:18 Традиционные бэкенды против бэкендов на базе ИИ
04:10 Кто такой инженер систем ИИ (простыми словами)
07:03 Объяснение агентов, инструментов и оркестраторов
11:10 RAG, встраивание и векторный поиск (общий обзор)
15:32 Ограничения, безопасность и оценка в системах ИИ
18:20 Состояние, память и длительные рабочие процессы
20:45 Необходимые навыки (бэкенд + стек ИИ)
23:05 Идеи проектов для практики в инженерии систем ИИ
25:10 Заключительные мысли и что изучать дальше

Если вы хотите, чтобы я подробнее рассмотрел какую-либо часть этого – RAG, инструменты, LangGraph против OpenAI Agents SDK, дизайн подсказок или реальный Пошаговые руководства по проектам — дайте мне знать в комментариях. И если это было вам полезно, поделитесь им с другими разработчиками, которые пытаются понять своё место в мире ИИ.