В рамках статьи мы создадим приложение в виде интеллектуального ассистента, а также познакомимся и освоим на базовом уровне следующие инструменты:

• Haystack - разработка приложений на базе искусственного интеллекта.
• Chainlit - интеграция чата в веб-интерфейсе.

В этом туториале мы научимся создавать системные промпты для моделей LLM с фокусом на обучение. Наша цель — улучшить процесс усвоения знаний и закрепления материала с помощью искусственного интеллекта. Пройдем несколько важных этапов:

• Систематизация знаний. Разберем, как разделить сложные темы на составляющие и выявить связи между ними, чтобы создать целостную картину знаний и визуализировать их.
• Изучим техники закрепления материала и настроим модель так, чтобы она активно вовлекала ученика в процесс — через объяснение, анализ, поиск связей и применение концепций.
• Научимся методам самотестирования. Настроим модель для создания тестов, чтобы ученик мог проверять свои знания и устранять пробелы.
• В конце изучим способы работы с большими источниками данных их структурирование и быстрое погружение в материал.

Многие популярные AI платформы, такие как Claude, Perplexity, OpenAI и OpenRouter, требуют международные способы оплаты, которые могут быть недоступны из-за финансовых ограничений.

Этот туториал предназначен для того, чтобы помочь разобраться в обходных путях и научиться оплачивать AI сервисы несмотря на текущие ограничения.