Системный подход к совершенствованию RAG‑приложений

Перестаньте строить RAG‑системы, которые блестят на демо, но терпят неудачу в продакшене. За шесть недель вы освоите системный, data‑driven подход - от синтетической оценки до интеллектуального маршрутизации запросов - и превратите прототип в «mission‑critical» решение.

Что вы получите

• Improvement Flywheel: создание синтетических наборов данных для точного выявления слабых мест ещё до запуска системы.
• Fine‑tuning Framework: обучение собственных эмбеддингов на минимальном объёме данных (от 6 000 примеров) для прироста точности на 20–40 %.
• Feedback Acceleration: дизайн интерфейсов, собирающих в пять раз больше качественной обратной связи без раздражения пользователей.
• Segmentation System: анализ запросов для приоритизации улучшений и значительного роста релевантности.
• Multimodal Architecture: настройка отдельных индексов под документы, изображения и таблицы.
• Query Routing: единая система, автоматически выбирающая оптимальный механизм поиска для каждого запроса.

Программа курса

1. Evaluation Systems - синтетические датасеты и метрики для объективной оценки.
2. Fine‑tune Embeddings - кастомизация эмбеддингов для бизнес‑контекста.
3. Feedback Systems - сбор и анализ сигналов от пользователей.
4. Query Segmentation - выделение сегментов запросов с наибольшим потенциалом улучшения.
5. Specialized Search - построение специализированных индексов для разных типов контента.
6. Query Routing - автоматическая маршрутизация запросов между механизмами поиска.

Преподаватель курса

Jason Liu - специалист по разработке AI‑систем в самых разных областях: от компьютерного зрения в Университете Ватерлоо до политики контента в Facebook и рекомендательных систем в Stitch Fix, где его решения обеспечили рост выручки на $50 млн. Опыт масштабного упорядочивания данных, проектирования мультимодальных retrieval‑моделей и обработки сотен миллионов рекомендаций в неделю лег в основу его консалтинговых проектов и этой программы по внедрению RAG‑систем.