С развитием технологий NLP создание LLM-систем становится всё более доступным. Однако возникает вопрос: зачем разрабатывать что-то новое, когда уже существуют готовые решения? Готовые продукты зачастую оптимизированы для средних сценариев, тогда как реальный мир требует учёта частных ограничений, таких как безопасность данных и специфические требования к производительности.
В этом контексте создание собственных проектов позволяет лучше понять ключевые элементы LLM-стека и их влияние на качество и скорость работы. В данной статье представлены семь направлений, которые помогут вам освоить современные технологии и реализовать их в 2026 году. Каждый проект включает в себя описание, цели и минимальный план для достижения результата.
Эти направления будут полезны разработчикам, интересующимся локальными решениями и оптимизацией процессов, а также тем, кто уже работал с RAG и ищет углубления в теме.