12+
Оглавление - Профессия «Промпт-инженер»
От выявления потребности до локальной LLM в защищенном контуре
- Введение
- ЧАСТЬ I. Профессия и контекст
- Глава 1. Кто такой промпт-инженер в 2026 году: эволюция роли
- Глава 2. Рабочий цикл промпт-инженера в корпоративном проекте
- ЧАСТЬ II. Работа с клиентом
- Глава 3. Выявление потребности: что клиент говорит и что он имеет в виду
- Глава 4. Сбор требований и превращение их в ТЗ на поведение модели
- Глава 5. Коммуникация с заказчиком на языке рисков и метрик
- ЧАСТЬ III. Правовое поле РФ
- Глава 6. 152-ФЗ и LLM: почему классический закон «не видит» генеративные модели
- Глава 7. Риски утечки через промпт и обучающую выборку
- Глава 8. Обезличивание и регуляторные требования 2025–2026
- ЧАСТЬ IV. Контур данных и архитектура
- Глава 9. Почему on-premise: экономика, контроль и суверенитет
- Глава 10. Инструменты инференса: Ollama, llama. cpp, vLLM — когда что выбирать
- Глава 11. Модели: открытые веса из РФ и мира
- Глава 12. Референсная архитектура on-premise LLM-решения
- ЧАСТЬ V. Практика
- Глава 13. Промпт под локальную модель — не то же самое, что промпт под GPT
- Глава 14. Построение системы оценки качества (eval) до продакшена
- Глава 15. Сквозной кейс: от брифа клиента до работающего контура
- Глава 16. Документирование и передача решения
- ЧАСТЬ VI. Траектории
- Глава 17. Навыковый профиль и вход в профессию
- Глава 18. Этические и регуляторные границы профессии
- Заключение
- Приложение A. Шаблон Technical Discovery для ИИ-проекта
- Приложение B. Шаблон ТЗ на системный промпт
- Приложение C. Чек-лист юридической чистоты промпт-разработки
- Приложение D. Сравнение инференс-движков
- Приложение F. Шаблон eval-отчёта и тест-сета
- Завершение
- Глоссарий