Skip to main content

Курс ‘Язык R для разработки AI инструментов’

Глава 6 Заключение

Поздравляем! Вы завершили основной блок курса и прошли путь от простого чата до создания сложных интеллектуальных систем. Сегодня AI — это не просто «хайп», а обязательный навык для современного аналитика и разработчика. Вы получили в руки стек технологий, который делает вас на голову выше на рынке труда и позволяет автоматизировать задачи, на которые раньше уходили недели.

6.1 Что мы изучили и внедрили:

  • Урок 1: Фундамент и первый чат. Мы научились «приручать» LLM через пакет ellmer, извлекать структурированные данные из хаоса и упаковывать всё это в современные интерфейсы shinychat.
  • Урок 2: Интеллект в кармане. Мы перенесли AI в Telegram, решив критически важную задачу сохранения контекста диалогов для множества пользователей одновременно.
  • Урок 3: Протокол MCP — ИИ с доступом к инструментам. Мы освоили Model Context Protocol, превратив R в сервер, который дает моделям (включая Claude Desktop) доступ к вашим локальным функциям и данным.
  • Урок 4: RAG — ИИ с вашими знаниями. Мы построили базу знаний на векторной базе данных DuckDB, научив модель отвечать строго по вашим документам, исключая галлюцинации.
  • Урок 5: Профессиональный интерфейс. Мы заглянули «под капот» shinychat, научившись кастомизировать темы, внедрять подсказки, управлять историей диалогов и визуализировать работу инструментов так, чтобы это выглядело как готовый продукт.

Ваш главный результат: Вы научились строить не просто «игрушки», а прикладные инструменты, которые работают на базе ваших данных, ваших функций и ваших бизнес-процессов.

6.2 Куда развиваться дальше?

Мир генеративного AI меняется каждую неделю. Чтобы оставаться на острие, пробуйте следующее:

  1. Комбинируйте знания: Создайте Telegram-бота, который через MCP обращается к вашей базе знаний (RAG) и выдает готовые отчеты.
  2. Экспериментируйте с моделями: Пробуйте локальные модели через Ollama, если работаете с чувствительными данными.
  3. Оптимизируйте промпты: Изучайте техники Prompt Engineering, чтобы ответы моделей становились еще точнее и дешевле.

6.3 Это только начало

Курс не является законченным памятником — он живой. Я постоянно работаю над ним, дополняю текущие материалы и готовлю новые уроки. Совсем скоро мы разберем продвинутую кастомизацию интерфейсов, автономных агентов и более сложные сценарии интеграции.

Чтобы не пропустить выход новых глав и всегда быть в курсе последних обновлений в мире автоматизации маркетинга и AI на языке R, подписывайтесь на мои ресурсы:

  • YouTube канал: R4marketing — здесь выходят все видео-уроки и практические кейсы.
  • Telegram канал: R4marketing — оперативные новости, анонсы обновлений курса и живое общение.

Спасибо, что прошли этот путь со мной. До встречи в новых уроках!