Амбициозный, с собственными пет-проектами, участвующий в формах и профильных ивентах/конференциях — софты уже есть, на нашей стороне — харды.

Начали обучение мы даже без погружения в то, как работает LLM, просто научили его работать в графическом интерфейсе нашей платформы, создавать простейшие цепочки и написания промптов.

Плюс, постепенно изучаем то, из чего состоит само приложение (что можно подключить память, что там можно выбирать различные инструменты для работы), отдельные моды в LangChain для разных задач, для вопросно-ответных систем, для систем, где агент выбирает сам инструменты, где система работает с реактом.

Обучение строится так:
— сначала хоть что-то запустить;
— потом понять, как это «хоть что-то» работает;
— потом усложнить и понять разницу;
— далее переходить к практическим задачкам.

А уже в этих задачах важно, чтобы джун сам изучал фреймворк. И, естественно, он должен пользоваться ChatGPT для того, чтобы и самому разбираться.

Тут важно прописывать задачи.
В одной задаче мы подключаем память.
В другой — используем внешние инструменты, которые могут, например, по API дёргать данные по погоде/курсу валют/сводкам новостей/etc.

А после уже можно начинать разбор, как же всё это работает именно технически и как работает векторная база данных, то есть индексация документов, эмбеддинг этих документов.

И после выполнения, например, 5 задач, джун уже может технически разбирать их по существу и понимать, а что и как можно улучшить?

Мы используем, например, ретривал: это может быть поиск по документам, достаточно простой, семантический. А далее это может быть уже и подключение реранкеров и прочие усложнения реализованных кейсов. Например, выводить какую-то конкретную метадату, какой-то конкретный источник и разбирать эту историю.

После того, как мы проёдем обучение с RAG-системами, мы можем перейти уже и к голосовому управлению, голосовым помощникам, работать уже и с другими типами информации: текстами, изображениями, видео и взаимодействовать с ними.

В целом, на этом обучение можно уже закончить.
И тут важно составить ряд демо, которые можно быстро сделать и протестировать какие-то гипотезы. Это пригодится, чтобы человек мог сам изучать что-то новое далее.

Хотите посоветовать, что еще стоит добавить в обучение или просто поделиться опытом, как учились сами — буду рад.

У нас есть джун, и мы его учим