Буткемп по AI-разработке: Освоение Retrieval Augmented Generation (RAG) для LLM

Буткемп по AI-разработке поможет вам быстро и практично освоить Retrieval Augmented Generation (RAG) — ключевую технологию, которая делает современные AI-приложения точными, актуальными и полезными в реальных бизнес‑сценариях. Этот курс создан для тех, кто хочет научиться создавать продвинутые решения на базе LLM: от интеллектуальных чат-ботов до аналитических систем и корпоративных ассистентов.

Что делает RAG незаменимым

Большинство AI-моделей ограничены знаниями из обучающей выборки. Они не умеют получать новые данные после обучения и могут давать устаревшие ответы. RAG устраняет это ограничение, позволяя системе обращаться к внешним источникам — документам, базам данных, файловым хранилищам — и использовать свежую информацию для генерации точных ответов.

Пример из реальной практики

Если пользователь спрашивает интернет-магазин о наличии товара, RAG-модель не будет «догадываться», а проверит актуальный инвентарь и выдаст точную информацию о запасах и сроках доставки.

Чему вы научитесь

Курс построен так, чтобы вы последовательно освоили ключевые элементы RAG-систем и смогли реализовать собственный проект на основе OpenAI.

1. Основы retrieval-систем

• Подготовка и очистка текстовых данных
• Различные поисковые модели: булевы, векторные, вероятностные
• Индексация, ранжирование и оптимизация запросов

2. Основы генеративных моделей

• Архитектура трансформеров и механизмы внимания
• Обработка, подготовка и обучение текстовых данных

3. Введение в Retrieval-Augmented Generation

• Логика объединения retrieval и генерации
• Типичные сценарии применения RAG в продуктах

4. Работа с OpenAI API

• Настройка API и создание эффективных prompt-стратегий
• Выбор параметров модели и управление её поведением

5. Реализация RAG с OpenAI

• Построение полнофункционального RAG-пайплайна
• Интеграция поиска, индексации и генерации для решения сложных задач

6. Работа с неструктурированными данными

• Парсинг PDF, Word, PowerPoint, Excel и изображений
• Извлечение сущностей и ценной информации

7. Мультимодальные RAG-системы

• Комбинация текстовых и визуальных данных
• Создание гибридных ответов с учётом разных типов входа

8. Агентные системы с RAG

• Разработка AI-агентов, способных выполнять цепочки задач
• Управление состоянием агентов и динамическое принятие решений

Почему этот курс стоит пройти

Вы получите навыки, которые сразу можно применять в проектах. После завершения программы вы сможете самостоятельно создавать масштабируемые AI-системы, объединяющие поиск, генерацию и внешние данные. Это один из самых востребованных навыков в современной AI-разработке — от стартапов до крупных корпораций.