Эта книга — практическое руководство по проектированию LLM-систем: от постановки задачи и критериев качества до контекста, RAG, инструментов, агентов, памяти, проверок качества и рабочего результата. Книга помогает перейти от неясного запроса к прикладному ИИ-решению: сформулировать задачу, выбрать архитектурный подход, собрать полезный контекст, подключить внешние знания и инструменты, а затем проверить результат перед использованием. Материал рассчитан на начинающих LLM-инженеров, AI-специалистов, соло-инженеров, независимых AI/LLM-специалистов и представителей бизнеса, которым нужно понимать, как устроены рабочие ИИ-системы, чем промпт отличается от контекста, когда нужен RAG, где уместны агенты и почему демонстрация не равна внедрённому решению.
