RAG: За пределами основ

RAG: За пределами основ — это практико-ориентированный курс, который помогает глубоко понять, как и почему работает Retrieval-Augmented Generation. Материал подойдёт тем, кто хочет создавать надёжные «чат с документами» приложения и уверенно использовать современные LLM, комбинируя теорию и практику.

Что вы изучите в рамках курса

Программа выстроена так, чтобы шаг за шагом привести вас от базовой архитектуры RAG до продвинутых методик повышения качества извлечения и генерации.

Построение базового RAG‑пайплайна

• Создание индекса и подключение векторных хранилищ.
• Настройка конвейера извлечения релевантных документов.
• Базовая интеграция с LLM для генерации ответов.

Продвинутые техники улучшения качества

• Использование re-ranking для повышения точности выдачи.
• Расширение запросов (query expansion) и дообработка контекста.
• Тонкая настройка промптов и рабочих цепочек.

Работа с различными типами моделей

Вы научитесь комбинировать коммерческие и локальные модели, понимать их ограничения и выбирать оптимальный вариант для конкретной задачи.

Практическая составляющая: Python, LangChain и Streamlit

Курс ориентирован на разработчиков, поэтому значительная часть времени уделена практическим занятиям:

• построение прототипов на Python;
• создание RAG‑компонентов с использованием LangChain;
• разработка интерфейса «чат с документами» на Streamlit.

Кому подходит этот курс

Обучение будет полезно:

• разработчикам, внедряющим LLM в продукты;
• основателям и продакт-менеджерам SaaS‑сервисов;
• руководителям, работающим с большими массивами текстовых данных.

Какой результат вы получите

К окончанию курса у вас будет:

• собственный рабочий RAG‑пайплайн;
• глубокое понимание теоретических принципов RAG;
• набор практических техник для оптимизации производительности приложений;
• уверенность в выборе моделей, фреймворков и стратегий работы с текстами.

Почему этот курс выделяется

Вместо поверхностного знакомства с инструментами вы получаете системный подход: от основ до оптимизаций и реальных практик, применимых в продакшене. Курс помогает не просто повторить примеры, а понять механики RAG и научиться создавать устойчивые, масштабируемые приложения.