[Systems.education] Промпт-инжиниринг для системных аналитиков (Зоя Степчева)

[Носок]

После воркшопа вы будете уметь:

• 
  Создавать эффективные промпты (базовые и продвинутые) за 10–15 минут.
• 
  Автоматизировать задачи: генерировать с помощью диаграммы для doc-as-code в облачных инструментах и в коде на Python
• 
  Разворачивать и запускать LLM локально или на VPS
• 
  Разрабатывать промты для AI-приложений (агентов/ассистентов)
• 
  Создавать ассистентов в Chatbase/Flowise/n8n с обработкой безопасных промптов
• 
  Оценивать качество промптов на метриках

Что вы получите по окончании воркшопа

• 
  Вы будете знать:
  Архитектуру современных LLM, токенизаторы, механизм векторных представлений и их роль в семантике.
  Как выбрать LLM (GPT, Llama, Mistral) под задачу системного анализа, проектирования, документирования.
  Настройки LLM и ограничения использования.
  Базовые и продвинутые техники эффективного промпт-инжиниринга (chain-of-thought, self-consistency и т.п.).
  Рабочие процессы AI-приложений (ассистентов/агентов).
  Особенности промпт-инжиниринга для AI-приложений.
  Методы оценки качества промптов.
• 
  В вашей работе эти знания помогут:
  Сократить время на создание технической документации на 40–60%.
  В интеграции агентов в базы знаний и рабочие процессы документирования.

Программа практического воркшопа

Занятие 1

• Знакомство с генеративным ИИ и инструментами
• Основы промпт-инжиниринга
• Основы NLP и LLM
• Выбор LLM для задачи
• Метрики оценки качества ответа LLM
• Промпты для AI-приложений

Занятие 2

• Продвинутые техники промпт-инжиниринга
• Техники промпт-инжиниринга для RAG
• Инструменты автоматизации процессов с помощью LLM
• Продолжительность: 8 часов

Показать больше