Курс перевод на русский

RAG для реальных приложений ИИ

Оригинал: RAG for Real-World AI Applications

2 ч 53 мин LLM 19 уроков Уроки на русском языке 🎤 Новый перевод

Нужен архив курса целиком?

Мы отправим ссылку на полный архив с оригиналом, переводом и материалами. Просто напишите администратору info@russiancourses.net и укажите, что именно нужно (можем поделиться вариантами отдельно).

Пропущены номера уроков?

Если в нумерации есть паузы, значит часть занятий текстовые или в виде файлов. Их можно найти в разделе «Материалы курса»: скачайте архив, чтобы получить все конспекты и дополнительные задания.

Превью: 01. Введение в реальный мир Rag

Это первый урок курса "RAG для реальных приложений ИИ". Зарегистрируйтесь и оформите подписку для доступа ко всем 19 урокам.

Регистрация Войти Оформить подписку

Раздел

О курсе на русском языке

2 ч 53 мин 19 уроков LLM

Практический курс по расширению возможностей языковых моделей с помощью собственных данных 🧠

Большинство моделей ИИ знают только то, на чём они были обучены — в основном это публичные данные из интернета. Этот курс показывает, как выйти за пределы обучающего корпуса и научить модель работать с вашими внутренними документами, базами знаний и кодовыми репозиториями.

Вы узнаете, как:

🧩 Работает подход Retrieval Augmented Generation (RAG)
📐 Использовать эмбеддинги и векторные представления данных
🗂 Организовывать и автоматизировать хранение контекста
🔗 Интегрировать внешние данные в запросы к LLM
⚙️ Встраивать RAG в реальные приложения и кодовые базы

Что входит в курс:

🎓 Объяснение принципов RAG и их практического применения
📊 Работа с векторными хранилищами и поиском по эмбеддингам
🛠 Построение собственного RAG-пайплайна
🧪 Примеры интеграции в продакшн-сценариях
📈 Лучшие практики повышения качества ответов моделей

Курс фокусируется на практическом применении RAG в реальных проектах, где требуется точность, актуальность и контроль над источниками данных.

Идеально для разработчиков и инженеров, которые хотят создавать надёжные и полезные AI-системы на основе собственных данных.

Сводка

Информация о курсе

Категория

LLM

Длительность

173 мин

Уроки

19 уроков

Материалы

1 файл

Источник

Перейти к источнику

Назад к курсам

1. 01. Введение в реальный мир Rag
RU
2. 02. Примеры использования Rag в реальном мире от ведущих компаний
3. 03. Как работает RAG: Общий обзор
4. 04. Настройка проекта и Vibe-кодинг чатового интерфейса
5. 05. Сбор и очистка документов для внедрения
6. 06. Бесплатные альтернативы для Llama Parse
7. 07. Всё о разбиении для RAG
8. 08. Разбить документацию MDN для проекта
9. 09. Сравнение моделей встраивания для RAG
10. 010. Сравнение векторных баз данных для Rag
11. 011. Использование AI-агента для настройки базы данных Postgres и Drizzle
12. 012. Обновление схемы базы данных для документов и фрагментов
13. 013 Использование AI-агента для создания заполнителя базы данных для хранения документов
14. 014 Создание эмбеддингов и их хранение в векторной базе данных
15. 015 Извлечение семантически связанного контента
16. 016. Что такое Cosine Similarity и Top K в Rag
17. 017. Дополнение ввода генеративного ИИ связанным контентом
18. 018. Документирование скриптов и функционала сервисов Rag App
19. 019. Подключение Rag Pipeline к веб-приложению

Единая подписка на два сервиса

✨ Что вы получаете:

📋 Как активировать:

RAG для реальных приложений ИИ

Превью: 01. Введение в реальный мир Rag

О курсе на русском языке

Информация о курсе

Единая подписка на два сервиса

✨ Что вы получаете:

📋 Как активировать:

RAG для реальных приложений ИИ

Скачать курс по LLM. RAG для реальных приложений ИИ

Превью: 01. Введение в реальный мир Rag

О курсе на русском языке

Информация о курсе