לא רק לדבר עם מודל. לתכנן, לחבר, למדוד ולתחזק מערכת שלמה שמסתמכת עליו.
התפקיד של AI Engineer נולד מהפער שבין הדגמה מרשימה למערכת שמחזיקה בייצור. קל לבנות צ׳אט שמחזיר תשובה יפה פעם אחת. קשה לבנות מערכת שמחזירה תשובה נכונה באלף מקרים, לא ממציאה, לא חושפת מידע רגיש, ולא מייצרת חשבונית ענן מפחידה בסוף החודש. הקורס הזה מתמקד בדיוק במרחב הזה: ארכיטקטורה של מערכות מבוססות מודלי שפה, אחזור מידע נכון, שימוש בכלים וסוכנים, ובעיקר מדידה. איך יודעים שהמערכת השתפרה, ואיך יודעים שהיא נשברה. הבוגרים יוצאים עם יכולת לתכנן מערכת, להסביר את השיקולים מאחוריה, ולהראות פרויקט עובד.
לומדים לפי סדר בנייה של מערכת אמיתית: קלט, אחזור, מודל, כלים, בקרה וממשק. כל שלב נבנה, נמדד ומשופר.
המסלול מיועד למי שכבר יודע לקוד ברמה סבירה, או למי שסיים מסלול פיתוח. זה לא מסלול פתיחה לעולם התכנות.
ההבדל הוא בשאלות ששואלים לפני הבנייה. מאיפה מגיע המידע, מה קורה כשהוא לא קיים, מה התשובה הנכונה כשאין תשובה, ומי אחראי כשהמערכת טועה.
לאורך הקורס חוזרים לשאלות האלה שוב ושוב, כי הן מה שמפריד בין הדגמה למוצר.
כן. נדרשת יכולת לכתוב קוד ולהבין API. למי שאין רקע, מומלץ להתחיל במסלול פיתוח או מטמיע AI.
מטמיע AI מתמקד בזיהוי תהליכים ובהטמעה בארגון עם כלים קיימים. AI Engineer בונה את המערכת עצמה בקוד.
מודלים מובילים בשוק דרך API, לצד היכרות עם מודלים פתוחים והשיקולים בבחירה ביניהם.
שיטה שמחברת מודל שפה למאגר מידע ארגוני, כדי שהתשובות יתבססו על מסמכים אמיתיים ולא רק על ידע כללי של המודל.
נוגעים בו ומסבירים מתי הוא נדרש ומתי עדיף אחזור מידע או שיפור הנחיות, שזה המצב הנפוץ יותר.
מספר חודשים במתכונת ערב, בהתאם למחזור. הפרטים נמסרים בשיחת התאמה.
כן, מערכת עובדת עם תיעוד ומדדי איכות.
אין. יש ליווי השמה אישי בסיום.
הכלים משתנים, העקרונות פחות. המסלול מתמקד בשיקולי תכנון ומדידה שנשארים רלוונטיים גם כשמחליפים ספק מודל.
משאירים פרטים ונחזור לשיחת התאמה קצרה.