AI Literacy для data-команд: LLM, RAG, агенты и ограничения AI в корпоративных данных
Развитие генеративного искусственного интеллекта требует от data-команд не только понимания алгоритмов, но и системного подхода к архитектуре данных, интеграции моделей и управлению рисками. Технологии, такие как LLM, RAG и агентные системы, становятся частью корпоративной инфраструктуры, влияя на бизнес-процессы, аналитику и автоматизацию решений.
В этом разделе рассматриваются ключевые концепции AI Literacy для data-команд: архитектура AI-платформ, управление данными и качеством, принципы построения RAG-систем и AI-агентов, а также ограничения и риски использования AI в корпоративной среде. Особое внимание уделяется вопросам безопасности, комплаенса, MLOps-практикам и оценке эффективности AI-решений. Такой подход позволяет подготовить команды к внедрению и эксплуатации AI-систем на уровне enterprise.
- Введение в курс: цели аудитории и ожидаемые компетенции
- Термины и базовые концепции: LLM, RAG, агенты и обработка данных
- Контекст применения AI в корпоративной среде: бизнес-цели, регуляторика, данные
- Архитектурная карта современной AI-платформы для data-команд
- Архитектура данных для AI: Lakehouse, пайплайны, данные и метаданные
- Управление качеством данных и данными в AI: качество, lineage и каталог
- Безопасность, приватность и комплаенс в корпоративных AI-системах
- Стандарты, протоколы и интеграционные интерфейсы для корпоративной AI
- Инфраструктура и технологический стек: облако, контейнеризация, Kubernetes и serverless
- Жизненный цикл моделей: от идеи до устаревания и обновления
- Обучение и адаптация LLM: fine-tuning, адаптеры, instruction tuning
- Retrieval-Augmented Generation: принципы, компоненты и workflow
- Архитектура RAG: векторные БД, ретриверы, генераторы и orchestrator
- Управление знаниями и контекстом: индексы, кэширование и контекст окна
- Архитектура агентов: планирование, исполнение, мониторинг и безопасность
- Методы оценки качества LLM и RAG: тестирование, метрики и контроль качества
- MLOps для корпоративных AI: CI/CD, reproducibility и пайплайны
- Observability и операционная модель для AI-систем
- Версионирование данных и моделей: DVC, MLflow, ML Metadata
- Контроль доступа и управление данными: репликация, приватность, RBAC
- Риски, ограничения и типовые ошибки AI-проектов
- Этические, правовые и социальные аспекты ИИ в бизнесе
- Управление портфелем AI-инициатив: стратегия, бюджет и ROI
- Зрелость AI-инициатив: maturity-модели и дорожная карта
- Архитектура мультиоблачности и межорганизационных интеграций
- Архитектура безопасности и threat modeling для AI-систем
- Управление данными на уровне архитектуры: данные lineage/catalog
- Практические кейсы и сценарии внедрения LLM/RAG/агентов
- План внедрения: дорожная карта проекта и KPI
- Ресурсы для дальнейшего обучения: книги, курсы, сообщества
