Каталог
Обложка «LLM-системы с проверяемым результатом»

Bookcod · Рабочая редакция

LLM-системы с проверяемым результатом

Контекст, измерения и безопасные действия

Учебник из 18 глав о проверяемом помощнике по правилам библиотеки. Он раскрывает представления текста, неопределённость, подготовку корпуса, поиск, проверку оснований, оценку, ограничения инструментов и управляемый пилот. Полный offline эталон с шестью вымышленными правилами, четырнадцатью вопросами и девятью тестовыми методами включён в итоговый практикум. Настоящая LLM и embeddings не вызываются; их подключение рассматривается как отдельный измеряемый этап. Рабочая редакция 03.10.2026 не заявляет независимую экспертизу и не охватывает всю математику или обучение моделей AI.

  • Составить набор проверок помощника.
  • Отделить структурную проверку от подтверждения фактов.
  • Ограничить права, повторы и последствия инструментов.

Первая глава бесплатна. Полное издание готовится к выпуску; продажи пока не открыты.

Редакционное предложение

Три уровня одной темы

Выберите по подготовке и задаче. Все уровни входят в одну книгу.

Что нужно на входе

  • Понимать таблицы и простые доли.
  • Для выполнения кода: словари, списки и условия Python; вызовы реальной модели не требуются.

Что сможете проверить на практике

  • Записать договор и критерии ответа.

Главы этого уровня

  1. Помощник начинается с границы задачи
  2. Текст, токены и представления
  3. Неопределённость и отказ: уверенный тон не равен вероятности
  4. Корпус правил: происхождение, версии и конфликт
  5. Когда модель не нужна: исходный вариант решения
  6. Набор проверок до красивой демонстрации

Учебный кейс

Убедительный ответ и матрица ошибок

Учебная миссия

Девяносто процентов без пользы

Решите кейс и миссию. Сравните результат с критериями и объясните ход решения.

Программа и задания ещё проходят предметную проверку. Pro обозначает сложность задач.

Оглавление

  1. Помощник начинается с границы задачи
  2. Текст, токены и представления
  3. Неопределённость и отказ: уверенный тон не равен вероятности
  4. Корпус правил: происхождение, версии и конфликт
  5. Когда модель не нужна: исходный вариант решения
  6. Набор проверок до красивой демонстрации
  7. Поиск приносит основания для ответа
  8. Фрагменты и индекс: не потерять исключение
  9. Смысловой поиск и гибридный отбор
  10. Форма ответа и его смысл
  11. Проверка основания: от ссылки к точному утверждению
  12. Эксперимент: менять одну причину и сохранять сравнение
  13. Инструмент получает полномочия от сервера
  14. Недоверенный контекст: проверять границы приложения
  15. Память и персонализация: сохранять только нужное
  16. Путь запроса: задержка, ошибки и стоимость
  17. Пилот и обновление: выпускать измеренную возможность
  18. Бюджет, отказ и выпуск