Мы запустили вторую когорту курса!
Мы провели первую когорту курса по AI ассистентам, собрали feedback и прошлым вечером запустили новую когорту.
Когорта небольшая. Это поможет провести качественный Q&A, собрать feedback, улучшить подачу материала и быстрее открыть продажи для всех.
Пожалуйста, проверьте свои почтовые ящики на предмет письма с “LLM под капотом” в заголовке.
Вот список апдейтов и улучшений курса, которые уже сделали на основе обратной связи первой когорты:
Update 1
- Предварительно загружаем только метаданные для видео (чтобы снизить нагрузку, когда курс проходят с телефона)
Update 2
- Unit 2.2 Prompt - Добавили в методические материалы пример query expansion - промпта из проекта про поиск в документах компании.
- Unit 2.16 Structured Outputs & Custom CoT - Добавили в методические материалы пример Pydantic класса для анализа compliance документов, с разбором почему некоторые поля сделаны именно так, а не иначе. Заодно там демонстрация tagged unions в Pydantic.
Update 3
- Unit 2.4 Knowledge Base - добавили ссылку на разбор кейса про Multilingual Biz Translator (Кейс с ChatGPT про 10.000 € в месяц)
- Unit 2.7 Sandbox - добавили ссылку на использование Self-serve BI Dashboards (из детективной истории)
- Unit 2.12 Human in the Loop - добавили ссылку на Creative Content Generator.
- Unit 2.13 Structured Data Extraction - добавили ссылки на кейсы про извлечение данных компонентов (тут и тут)
- Unit 2.14 REPL - добавили ссылки на кейсы про SEO Keyword generation и автоматическое исправление ошибок
Update 4
- Unit 2.7 Sandbox - Добавили практическое задание по text-to-sql с двумя заполненными БД и доп вопросами (воспроизведение кейса Self-serve BI Reports)
Update 5
- Unit 2.7 Sandbox - теперь в первом практическом задании три варианта БД
Update 6
- Unit 2.7 Sandbox: Добавили второе практическое задание по написанию text-to-code прототипа (на базе первого)
- Unit 2.7 Sandbox: Добавили пример промпта для text-to-code, анонимизированный из одного из кейсов.
Те, кто проходят когорты, получают эти апдейты в режиме реального времени. А те, кто будет проходить курс после открытия продаж для всех, уже сразу увидят последнюю версию.
Большое спасибо всем, кто делится обратной связью, участвует в воркшопах по улучшению курса и оставляет отзывы!
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Мы провели первую когорту курса по AI ассистентам, собрали feedback и прошлым вечером запустили новую когорту.
Когорта небольшая. Это поможет провести качественный Q&A, собрать feedback, улучшить подачу материала и быстрее открыть продажи для всех.
Пожалуйста, проверьте свои почтовые ящики на предмет письма с “LLM под капотом” в заголовке.
Вот список апдейтов и улучшений курса, которые уже сделали на основе обратной связи первой когорты:
Update 1
- Предварительно загружаем только метаданные для видео (чтобы снизить нагрузку, когда курс проходят с телефона)
Update 2
- Unit 2.2 Prompt - Добавили в методические материалы пример query expansion - промпта из проекта про поиск в документах компании.
- Unit 2.16 Structured Outputs & Custom CoT - Добавили в методические материалы пример Pydantic класса для анализа compliance документов, с разбором почему некоторые поля сделаны именно так, а не иначе. Заодно там демонстрация tagged unions в Pydantic.
Update 3
- Unit 2.4 Knowledge Base - добавили ссылку на разбор кейса про Multilingual Biz Translator (Кейс с ChatGPT про 10.000 € в месяц)
- Unit 2.7 Sandbox - добавили ссылку на использование Self-serve BI Dashboards (из детективной истории)
- Unit 2.12 Human in the Loop - добавили ссылку на Creative Content Generator.
- Unit 2.13 Structured Data Extraction - добавили ссылки на кейсы про извлечение данных компонентов (тут и тут)
- Unit 2.14 REPL - добавили ссылки на кейсы про SEO Keyword generation и автоматическое исправление ошибок
Update 4
- Unit 2.7 Sandbox - Добавили практическое задание по text-to-sql с двумя заполненными БД и доп вопросами (воспроизведение кейса Self-serve BI Reports)
Update 5
- Unit 2.7 Sandbox - теперь в первом практическом задании три варианта БД
Update 6
- Unit 2.7 Sandbox: Добавили второе практическое задание по написанию text-to-code прототипа (на базе первого)
- Unit 2.7 Sandbox: Добавили пример промпта для text-to-code, анонимизированный из одного из кейсов.
Те, кто проходят когорты, получают эти апдейты в режиме реального времени. А те, кто будет проходить курс после открытия продаж для всех, уже сразу увидят последнюю версию.
Большое спасибо всем, кто делится обратной связью, участвует в воркшопах по улучшению курса и оставляет отзывы!
Ваш, @llm_under_hood 🤗