Модели искусственного интеллекта знают только то, на чём они были обучены - в основном это «свободная» информация из интернета: статьи, документация к API, книги и многое другое. Но что делать, если нужно, чтобы модель ИИ понимала данные за пределами её обучающего корпуса?
В этом курсе вы освоите подход Retrieval Augmented Generation (RAG), позволяющий расширять возможности LLM с помощью ваших собственных данных. Вы узнаете, как работают эмбеддинги и векторы (и как RAG использует их для составления целостного контекста), как автоматизировать хранение данных и интегрировать их в свой кастомный RAG, а также как максимально эффективно применять этот подход в реальных кодовых базах.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
EARLY ACCESS. TO BE CONTINUE.
Даниэль уже более десяти лет работает во всех сферах разработки программного обеспечения - от создания реальных приложений и open-source проектов до преподавания в крупных масштабах. В качестве ведущего инструктора в BitterBrains он обучил тысячи разработчиков, помогая им освоить как базовые инженерные практики, так и современные рабочие процессы с использованием ИИ.Главная особенность Даниэля - умение объяснять сложные вещи простым и понятным яз
Гаррисон - основатель ComputeSDK, где он заново переосмысляет, как безопасные встраиваемые вычислительные решения могут интегрироваться в современные приложения и AI-агентов. Ранее он руководил продуктовой инженерией и создал с нуля направление решений для клиентов в StackBlitz - компании, известной проектами Bolt.new и WebContainers.В своей карьере он неизменно сосредоточен на создании инструментов для разработчиков, которые сочетают техническую
Джастин - партнёр в компании Braid и один из самых продуктивных авторов open-source проектов в сфере веб-разработки. Именно он стоит за такими инструментами, как FormKit, AutoAnimate, ArrowJS и Tempo - решениями, которые уже помогают тысячам разработчиков упрощать сложные задачи и повышать эффективность работы.Обладая большим опытом в создании продуктов и руководстве инженерными командами, Джастин выработал уникальное умение превращать передовые
Изучите Vue.js и современные, передовые технологии от экспертов отрасли с нашими премиальными учебниками и курсами vue.js.
Готовы выйти за рамки простого использования Cursor для автодополнения кода или ChatGPT для быстрого доступа к документации?Этот базовый курс не требует от вас предварительных знаний об ИИ. По сути, это интенсивное введение в искусственный интеллект в контексте разработки ПО. Вы познакомитесь с такими ключевыми понятиями, как контекстные окна, токены, создание собственных агентов и автономных систем, а также другими основами, которые помогут вам
Большинство из нас взаимодействует с ИИ вручную: задали вопрос ChatGPT или попросили Cursor переписать функцию.Но настоящая сила ИИ раскрывается в автономных агентах. Представьте себе агента, который автоматически отслеживает продакшн-логи и не только находит, но и исправляет ошибки. Или агента, который проверяет новые коммиты и pull request’ы, контролируя единый стиль кода и покрытие тестами. А может, агента, который обновляет публичный changelo
Большие языковые модели, к сожалению, по умолчанию начинают «с нуля» каждый раз, когда вы обращаетесь за помощью. В отличие от нового сотрудника, который с каждым днём всё лучше понимает проект, ИИ без обучения вашему стилю работы легко может сбиться с курса.В этом курсе вы научитесь создавать собственных кастомных агентов, а также разрабатывать специальные файлы с правилами, которые обеспечат единый стиль кода, учёт полного контекста проекта, би
Курс создан для тех, кто хочет не просто изучать теорию, а строить реальные системы искусственного интеллекта своими руками. От языковых моделей до мультимодальных агентов - вы пройдёте полный путь инженера ИИ, создавая рабочие проекты на каждом этапе обучения.
Andreas Kretz
Retrieval-Augmented Generation (RAG) - это следующий практический шаг после семантического поиска и индексации. В этом курсе вы создадите полноценный локальный RAG-конвейер, который обрабатывает PDF-файлы, разбивает тексты на фрагменты, сохраняет векторы в Elasticsearch, извлекает релевантный контекст и генерирует обоснованные ответы с помощью модели Mistral, запущенной локально через Ollama.Мы пройдём путь от начала до конца на конкретном сценар
