L0 Введение
- Агент
- Система, сама выбирающая шаги и инструменты под задачу.
Глоссарий AI-инженера
64 терминов с короткими определениями. Они сгруппированы по уровню программы, на котором впервые нужны: раньше своего уровня термин знать не обязательно — до этого хватает обычных слов.
L1 Интересующийся
- Контекстное окно
- Предел текста (в токенах), который модель видит за раз.
- Few-shot / Zero-shot
- Промпт с примерами / без примеров.
- CoT (Chain-of-Thought)
- Просьба рассуждать по шагам.
- Галлюцинация
- Правдоподобный, но неверный ответ модели.
- PII
- Персональные данные, утечку которых нельзя допускать.
L2 Новичок
- precision / recall / F1 / ROC-AUC
- Метрики качества классификации.
- Токен
- Кусочек текста (часть слова), которым оперирует LLM.
- Эмбеддинг
- Представление текста вектором чисел, где близость = смысл.
- JSON
- Текстовый формат структурированных данных.
- CLI / терминал
- Текстовый интерфейс к компьютеру вместо мышки.
- Git
- Система версий кода: снимки истории, ветки, слияния.
- PR (Pull Request)
- Предложение влить ветку с изменениями после ревью.
- Markdown
- Лёгкая разметка текста (заголовки, списки, код) для README и документации.
- Big-O
- Грубая оценка, как растёт время/память с размером данных.
- HTTP / REST
- Правила, по которым программы общаются по сети запросами и ответами.
- API
- Программный интерфейс: как одна система вызывает другую (например, LLM).
L3 Стажёр
- SSE (Server-Sent Events)
- Способ слать ответ по частям, для «печатающегося» стриминга.
- Pydantic / Instructor
- Описание схемы ответа и его валидация.
- GBNF
- Грамматика, заставляющая модель выдавать валидный JSON на уровне декодера.
- CTE / оконная функция
- Приёмы SQL: именованный подзапрос и расчёт «внутри группы».
- DVC
- Git для данных: версионирование датасетов.
- Evals
- Измерение качества на эталонном наборе.
L4 Junior
- Attention (внимание)
- Механизм, которым токен «смотрит» на другие и взвешивает их.
- Temperature / top-p / top-k
- Ручки случайности при генерации (0 = детерминизм).
- TTFT (Time To First Token)
- Задержка до первого токена ответа.
- RAG
- «Достань документы → вставь в промпт → ответь по ним».
- Чанкинг
- Нарезка документов на куски для индексации.
- recall@k / MRR / nDCG
- Метрики качества поиска: нашли ли нужное и насколько высоко.
- Faithfulness
- Насколько ответ опирается на поданный контекст.
- Prompt injection (прямой / indirect)
- Подмена инструкций напрямую или через документы и инструменты.
- Docker / Dockerfile / Compose
- Упаковка приложения в воспроизводимый контейнер и связка сервисов.
- Mocking
- Подмена инструмента заглушкой в тесте.
- ADR (Architecture Decision Record)
- Короткий документ с обоснованием решения.
- Fine-tuning (FT)
- Дообучение модели под стиль или навык.
L5 Middle
- BM25
- Классический поиск по ключевым словам.
- Гибридный поиск / RRF
- Объединение векторного и словесного поиска (Reciprocal Rank Fusion).
- Реранкер
- Второй, точный этап переупорядочивания найденного.
- Tool / function calling
- Вызов внешнего инструмента моделью.
- Workflow
- Фиксированная цепочка шагов, без автономии.
- Token economics
- Управление длиной контекста и стоимостью токенов.
- Routing small↔large
- Дешёвая модель по умолчанию, эскалация на крупную.
- Юнит-экономика / LTV
- Стоимость запроса против ценности пользователя.
- Observability / трассировка
- Запись полного дерева вызовов системы.
- SLA
- Целевые гарантии, например p95 latency < 2 с.
L6 Senior I: production AI-системы
- LLM-as-a-judge
- Оценка ответов другой моделью-судьёй.
- CI/CD
- Автоматическая сборка, проверка и выкат при каждом изменении.
- Дрейф (drift)
- Расхождение поведения или данных со временем.
- OWASP Top 10 for LLM
- Карта главных угроз LLM-приложений.
- Песочница (Firecracker / gVisor)
- Изоляция запуска сгенерированного кода.
- EU AI Act / GDPR
- Регуляторика рисков и приватности.
- p95 / latency / throughput
- Перцентиль задержки, задержка, пропускная способность.
- MLflow / W&B
- Трекинг экспериментов и моделей.
- Квантизация (GPTQ / AWQ / GGUF)
- Сжатие модели ради более дешёвого и быстрого инференса.
- vLLM / TGI / TensorRT-LLM
- Высокопроизводительные движки сервинга.
- Continuous batching / prefix caching / speculative decoding
- Техники ускорения инференса.
- LoRA / QLoRA
- Дешёвое параметр-эффективное дообучение.
- SFT / DPO / RLHF
- Способы обучения на примерах и на предпочтениях.
- Дистилляция
- Обучение маленькой модели повторять большую.
L7 Senior II: агентные системы
- ReAct
- Цикл «рассуждение → действие (инструмент) → наблюдение».
- Идемпотентность
- Повтор операции не меняет результат — безопасно для ретраев.
- LangGraph
- Фреймворк для агентов как графа состояний с циклами.
- HITL (Human-in-the-loop)
- Человек в петле проверки и исправления.
- MCP (Model Context Protocol)
- Единый протокол подключения инструментов и данных («USB для ИИ»).
Термины уровней L8–L11 появятся вместе с материалами специализаций. Обзор всей области одним текстом — в бесплатном курсе.
Диагностика уровня
С какого уровня начать?
Оставьте контакты — свяжемся, зададим несколько вопросов об опыте и целях и подскажем уровень входа: с нуля, с середины программы или через Fast Track для разработчиков.
Или напишите: hello@superint.ru