Пълно ръководство за LLM observability с Langfuse в production: trace/span/generation модел, инструментиране на OpenAI и Anthropic, метрики за разход и латентност, OpenTelemetry GenAI и готов production checklist за 2026.
Директно сравнение на NeMo Guardrails 0.11, Guardrails AI 0.5 и Llama Guard 3 за 2026 г. с работещ Python код, benchmark латентност и защита от prompt injection.
Практически наръчник за structured outputs от LLM с Pydantic v2 и instructor — OpenAI strict mode, Claude tool use, шаблони за повторения и продукционна наблюдаемост, тествани в реални пайплайни.
Какви метрики реално работят за LLM през 2026 — Ragas за RAG, DeepEval за unit тестове, Promptfoo за бенчмарк между модели, плюс CI интеграция и капани, които да избягвате.
Практическо ръководство за реранкинг в RAG: Cohere Rerank 3.5, BGE Reranker v2-m3 и ColBERTv2 с Python код, latency сравнение и насоки кога си струва.
Научете как да изградите MCP сървър с Python и FastMCP от нулата. Практическо ръководство с код за свързване на AI агенти с бази данни, API-та и външни инструменти чрез Model Context Protocol.
Практическо ръководство за фино настройване на LLM с LoRA и QLoRA чрез Unsloth. Стъпка по стъпка с код, оптимизация на хиперпараметри и съвети за избягване на грешки.
Практическо ръководство за function calling и tool use с LLM — от дефиниране на инструменти и Claude API, през Structured Outputs и паралелни извиквания, до MCP стандарта и продукционни практики за сигурност.
Практическо ръководство за напреднали техники в промпт инженеринга — Chain-of-Thought, few-shot, структуриран изход, мета-промптинг и защита от инжекции с реални примери с код за продукционни AI системи.
Практическо ръководство за мулти-агентна оркестрация на AI — от архитектурни модели като Supervisor и Plan-and-Execute, през примери с LangGraph, CrewAI и AutoGen, до добри практики за продукция и оптимизация на разходите.