Бесплатные Colab-ноутбуки для AI Engineer: RAG, агенты и evals без фреймворков
AI Engineer Notebooks – free, framework-free RAG/agents/evals on Colab
GitHub-репозиторий calmrocks/ai-engineer-notebooks предлагает серию самодостаточных Colab-ноутбуков для освоения стека прикладного LLM: от вызова API и структурного вывода до RAG, агентов, fine-tuning, безопасности и LLMOps. Главная особенность — отказ от фреймворков вроде LangChain: вы пишете цикл агента, RAG и evals на сырых API, чтобы понять, что происходит под капотом. Все работает на бесплатном Groq API, а для LoRA и self-hosted serving есть опциональные GPU-приложения. Включены реальные кейсы: поддержка клиентов с отладкой в продакшене, сравнение pipeline и агента, red-team бенчмарк.
Паттерны долговечны; обёртки меняются.
- ghm2199
Одна вещь, которую важно делать с самого начала, — это когда харнесс и инференс модели являются частью продукта, например, если вы занимаетесь голосовым ИИ, создание тестового стенда для проверки системы — это нетривиальный первый шаг.
- consumer451
Блин, мне бы такое пригодилось в прошлом году. Оглядываясь назад, видно, что пробираясь на ощупь в темноте с Claude и Google, я пришёл к тому же результату почти во всех случаях. Однако всё это написано Claude — слишком много длинных тире, не так ли? Так что, возможно, именно поэтому мы оказались в одних и тех же местах. Кто-нибудь знает другие ресурсы в этом духе?
- KolibriFly
Рад слышать, что они уделяют внимание оценке с самого начала. Обычно люди просто собирают RAG-пайплайн на коленке, а потом оценивают метрики на глаз, просматривая три ответа в терминале.