Бонусная часть курса открывает доступ к расширенной коллекции материалов из предыдущих когорт — это практические воркшопы, разборы реальных кейсов, гостевые лекции от экспертов AI‑индустрии и технические сессии. Такой набор контента помогает глубже понять системный подход к RAG, увидеть типичные ошибки и решения, ускорить внедрение собственных улучшений.
Материалы первой когорты
Практические воркшопы
Шесть дополнительных воркшопов, которые углубляют освоение RAG‑архитектур и дополняют основную программу:
Workshop 1
Workshop 2
Workshop 3
Workshop 4
Workshop 5
Workshop 6
Каждый воркшоп включает практические задания, разборы типичных сценариев и демонстрацию инструментов, востребованных при построении современных Retrieval‑систем.
Гостевые лекции от экспертов
Собрание лекций от специалистов ведущих платформ и компаний в области искусственного интеллекта. Контент помогает взглянуть на RAG‑системы с точки зрения разработчиков библиотек, инфраструктуры и поисковых движков.
Building Dynamic AI Memory Systems — персонализация от Sam Whitmore
Leveraging User Feedback — практика от Zapier Central
Guide to RAG Complexity — Cohere и Modal Labs
Boosting BM25 with Generative AI — Даг Тернбулл
Материалы помогают понять, как улучшать качество поиска, проектировать устойчивые пайплайны и тестировать сложные мультимодальные сценарии.
Office Hours: разбор ваших вопросов
Сессии «вопрос–ответ», в ходе которых участники первой когорты обсуждали архитектурные решения и технические проблемы:
Построение масштабируемых RAG‑систем
Оптимизация запросов и интеллектуальная маршрутизация
Тонкая настройка re-ranker'ов
Альтернативные поисковые методы: ColBERT, SPLADE
DAGs и serverless‑архитектура
Специальные Office Hours для APAC‑региона
Это отличный ресурс для тех, кто хочет ускорить разработку и получить ответы на редкие, но критически важные технические вопросы.
Материалы второй когорты
Гостевые лекции
Лекции экспертов из второй когорты отражают свежие подходы к оптимизации, оценке и масштабированию RAG‑приложений:
Evolving workflows for RAG optimization
Lexical Love — Джон Берриман
Common Mistakes with Evals — Хамель Хусейн
Workflow agents — Джерри Лю (LlamaIndex)
Query Routing — Антон Тройников (ChromaDB)
Fine-Tuning for Enterprise Search — команда Glean
Эти материалы помогают глубже разобраться в структурах запросов, стратегиях оценки, построении сложных workflow‑агентов и улучшении поиска в корпоративных средах.
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.
Jason Liu - опытный инженер ИИ с более чем шестилетним стажем разработки систем поиска и рекомендаций в академической и коммерческой среде. В его портфолио: создание моделей компьютерного зрения в Университете Ватерлоо, формирование политики контента в Facebook и построение рекомендательных движков в Stitch Fix, которые принесли компании дополнительно $50 млн выручки. За последний год он консультировал десятки стартапов, помогая доводить их RAG‑р