AI Builders: открытый учебник о LLM в backend и разобранные системы

Зачем

Русскоязычные материалы по LLM есть, но каждый закрывает свой участок: документация провайдеров описывает параметры запроса, разборы на Хабре берут один этап, курсы «сделай чат-бота за выходные» заканчиваются там, где начинается работа. Одного корпуса на весь путь от вызова модели до работающей фичи нет, и каждый инженер сшивает его заново.

AI Builders собирает этот отрезок в одном месте. Не про устройство трансформера и не про промпт-инжиниринг. Про инженерию вокруг вызова: модель это один вероятностный узел, а фичей его делают контракт ответа, граница модели, поведение при отказе, бюджет, evals и логи.

Что уже есть

На первом экране учебник: о чём он, сколько в нём глав, для кого написан. Вторым экраном витрина разобранных систем: контур, числа, решение о границе модели и список того, чего в системе нет. Запись попадает туда на пяти условиях — публичный разбор, названный рабочий процесс, контур с моделью в одном узле, числа, которые автор видел сам, и честный список пропусков. Пока все три записи мои, и все три прототипы, а не прод: так и написано на них самих.

Сам учебник «AI/LLM-интеграции: от вызова модели до работающей фичи» дописан целиком. Десять частей ведут фичу по жизненному циклу: идея и уместность модели, протокол и контракты ответа, тестирование недетерминированной системы, эксплуатация в проде.

Через все части проходит шкала зрелости из четырёх уровней. Она формулируется вопросами, а не ярлыками:

По этой шкале читатель определяет, где сейчас его фича, и заходит не с первой главы, а с нужной.

Стек примеров

Контракты на Pydantic, фон на Celery и Redis, состояние в PostgreSQL. Разобраны RAG и агентные схемы — вместе с тем, что в них ломается на реальных данных, а не на демо-корпусе.

Для кого

Backend-инженеры и тимлиды, которым поставили задачу «прикрутить ИИ» к системе, которую нельзя останавливать. Архитекторы, оценивающие риск и стоимость до старта. Основатели, которые хотят понимать, за что платят подрядчику.

Куда движется

Учебник дописан: все 58 глав открыты и правятся по замечаниям читателей. Точка сбора — канал @ai_builders_ru: там выходят разборы конкретных фич. Дальше растёт витрина, и её рост зависит уже не от меня: следующая запись должна быть чужой системой.

Зачем это всё — в статье про узел и обвязку. С какой главы начинать — карта учебника по уровням.

Смежное на этом сайте: сколько стоит внедрение ИИ, выбор модели, почему пилот не доехал до прода, ИИ-интеграции как услуга.