RAG для реальных AI-приложений

Retrieval Augmented Generation (RAG) стал ключевой технологией для создания ИИ-приложений, которые работают с актуальными, приватными и специализированными данными. В этом курсе вы шаг за шагом разберёте, как расширить возможности LLM за пределы обучающей выборки и построить надежную RAG‑систему под реальные задачи.

Что вы изучите

Курс сочетает теорию и практику, помогая понять не только как, но и почему работает RAG. По окончании обучения вы будете уверенно применять этот подход в собственных проектах, продуктах и сервисах.

• Принципы работы эмбеддингов и векторных представлений.
• Настройку и использование векторных хранилищ.
• Построение полного конвейера RAG: от загрузки данных до генерации ответа.
• Интеграцию RAG в реальные кодовые базы и API.
• Оптимизацию качества поиска и итоговых ответов LLM.

Кому подойдет этот курс

• Разработчикам, создающим приложения на основе ИИ.
• Инженерам данных и ML-специалистам, которым нужен доступный и практический разбор RAG.
• Продуктовым командам, внедряющим ИИ в существующие системы.
• Тем, кто хочет понимать, как LLM могут работать с приватными и доменными данными.

Структура курса

Основы Retrieval Augmented Generation

Вы разберёте ключевые компоненты RAG, узнаете, как модели находят релевантную информацию, и почему векторные представления стали стандартом для интеллектуального поиска.

Эмбеддинги и векторные хранилища

На этом этапе вы научитесь создавать эмбеддинги, выбирать оптимальное хранилище и настраивать его под свои данные — от небольших коллекций текстов до масштабируемых решений.

Построение полного RAG-конвейера

Предобработка данных

Вы освоите методы разбиения документов, очистки данных и подготовки контента для векторизации.

Индексирование и поиск

Поймёте, как настраивать поиск, регулировать релевантность и избегать типичных ошибок RAG.

Генерация ответа

Научитесь соединять результаты поиска с возможностями LLM, добиваясь точных, полезных и безопасных ответов.

Интеграция в реальные приложения

Вы увидите, как подключить RAG к существующей инфраструктуре, автоматизировать обновление данных и организовать CI/CD для AI‑функциональности.

Результат обучения

После прохождения курса вы сможете проектировать, собирать и оптимизировать RAG‑системы под реальные задачи: чат‑боты, поисковики, корпоративные ассистенты, аналитические инструменты и многое другое.