Если вы хотите уверенно создавать современных AI‑ассистентов, RAG‑ботов и инструменты на базе LLM, но не знаете, с чего начать — этот курс станет вашим пошаговым путеводителем. От no-code прототипов до Python‑бэкенда и MCP‑инструментов, вы освоите рабочие навыки, которые сейчас востребованы в компаниях и реальных проектах.
Что делает этот курс особенным
Материал выстроен так, чтобы вы понимали не только отдельные технологии, но и всю экосистему: от обработки данных до интеграции ассистента в Telegram. Все решения ориентированы на практику, современные подходы (RAG, Ollama, MCP) и реальные сценарии использования.
Формат обучения
Пошаговые разборы — от простого к сложному.
Онлайн‑занятия с разбором вопросов и демонстрациями.
Доступ к записям, пайплайнам и инструкциям без ограничений.
Для кого этот курс
Программа подходит специалистам, которые хотят разобраться в LLM‑ассистентах и научиться создавать собственные решения — от прототипов до мини‑приложений.
Аналитикам
Проектирование AI‑сервисов без сложной разработки.
Интеграция инструментов через MCP‑сервер.
Работа с поиском по документарам и векторными БД.
Разработчикам и QA
Использование архитектуры RAG в проектах.
Работа с Ollama и pgvector на локальном сервере.
Создание инструментов и цепочек вызовов для LLM.
IT‑специалистам, DevOps и архитекторам
Встраивание LLM‑компонентов в инфраструктуру компании.
Настройка локальных моделей и безопасных сервисов.
Интеграция внешних API в ассистентов.
Навыки, которые вы получите
По итогу курса вы создадите полноценного AI‑ассистента, который умеет искать данные, выполнять запросы, работать с документами и интегрироваться с внешними сервисами.
Обработка документов и поиск
Настройка RAG‑механизма.
Текстовый сплиттинг и векторизация.
Работа с pgvector и семантическим поиском.
Инструменты и API
Создание инструментов для доступа к данным.
Подключение API (погода, валюты, метрики).
Настройка MCP‑сервера.
Работа с LLM и логикой ассистента
Управление конфигурацией моделей.
Обработка ошибок и управление цепочками действий.
Создание no-code/low-code прототипов.
Создание Telegram‑бота
Разработка Python‑бота с Webhook и авторизацией.
Интеграция с GPT‑4o и локальными моделями через Ollama.
Добавление поиска по документам и подключения внешних сервисов.
Результат
После прохождения курса у вас будет собственный работающий ассистент с поиском, инструментами, API и Telegram‑интерфейсом — плюс понимание того, как развивать и масштабировать его дальше.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Karpov.Courses — это онлайн-школа, специализирующаяся на обучении профессиям в области Data Science, аналитики данных и машинного обучения. Платформа помогает студентам освоить востребованные IT-навыки с нуля или углубить уже имеющиеся знания и выйти на новый уровень карьеры.Основные особенностиФокус на Data Science и аналитикеШкола концентрируется на направлениях, связанных с анализом данных, машинным обучением и инженерией данных — одних из сам
Если вы уже работаете с агентами по типу OpenClaw, Codex, то возможно курс будет не сильно вам полезен ибо тут разбирают и собирают ну уж очень какие то примитивные вещи.