Разработка персонального AI-ассистента на TypeScript

Большие языковые модели (LLM) невероятно мощны — особенно в тех задачах, которые сложно формализовать: анализ разрозненной информации, приоритизация задач, подготовка к встречам, поиск потерянного контекста в переписке, автоматизация рутины. Однако универсальные чат-боты не раскрывают этот потенциал полностью: они не используют ваши данные, не запоминают ваши предпочтения, не настраиваются под ваши рабочие процессы и остаются «чёрным ящиком».

На этом курсе вы научитесь создавать собственного персонального ИИ-ассистента на TypeScript — полностью управляемую систему, которая работает с вашими данными, запоминает контекст, умеет пользоваться инструментами через API и всегда остаётся под вашим контролем. Вы поймёте, почему ключевая ценность находится не в самой модели, а в архитектуре системы: ретривале данных, памяти, управлении контекстом, агентных сценариях, валидации и безопасности.

За 5 дней интенсивной практики вы с нуля реализуете:

• интеллектуальный поиск по собственным данным (BM25, семантический поиск, RRF, query rewriting);
• продвинутую систему памяти (семантическая и эпизодическая память);
• оценку качества и надёжности ответов через автоматические eval-механизмы;
• безопасную работу с инструментами и API с human-in-the-loop подтверждениями.

В результате у вас будет готовый, расширяемый персональный ИИ-ассистент, который:

• работает с большими объёмами данных;
• обучается на ваших предпочтениях;
• умеет безопасно выполнять действия;
• не привязан к конкретной модели.

Кроме готового ассистента, вы получите фундаментальные навыки современного AI-инжиниринга, которые можно применять для создания любых кастомных LLM-систем — для работы, бизнеса и личных проектов.