Чему вы научитесь
- Создавать системы семантического поиска с использованием векторных эмбеддингов и ChromaDB
- Разрабатывать полноценные RAG-системы для ответов на вопросы по корпоративным документам
- Интегрировать языковые модели с поисковыми системами для генерации точных ответов
- Работать с различными источниками данных: PDF, веб-страницы, текстовые документы
- Визуализировать и анализировать качество векторного поиска с помощью UMAP
- Применять продвинутые техники Query Expansion для улучшения результатов поиска
- Выбирать оптимальные модели эмбеддингов для конкретных задач
- Диагностировать и устранять проблемы в RAG-системах
- Оптимизировать производительность и качество поисковых результатов
- Разбивать документы на оптимальные чанки для индексации
- Создавать интерактивные инструменты для тестирования и отладки RAG-систем
О курсе
О курсе по разработке RAG-систем
🎯 Что такое RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это современная технология, которая объединяет поиск информации с генеративными языковыми моделями. Это как если бы ChatGPT мог искать информацию в ваших документах перед тем, как дать ответ.
💡 Зачем это нужно?
Представьте, что у вас есть:
- Тысячи страниц корпоративной документации
- База знаний технической поддержки
- Научные статьи или юридические документы
И вам нужно быстро находить точные ответы на вопросы. RAG-системы решают именно эту задачу!
📚 Что вы получите?
Практические навыки
- Создание интеллектуальных поисковых систем
- Работа с векторными базами данных
- Интеграция с языковыми моделями
- Анализ и улучшение качества поиска
Готовый код
- 7 полностью рабочих модулей
- Интерактивные демонстрации
- Визуализации и инструменты отладки
- Примеры для различных сценариев
Глубокое понимание
- Как работает семантический поиск
- Почему векторный поиск иногда ошибается
- Как улучшить качество результатов
- Какие техники используются в production
🚀 От простого к сложному
Неделя 1: Основы
→ Семантический поиск
→ Векторные эмбеддинги
Неделя 2: RAG Pipeline
→ Полный цикл работы
→ Интеграция с LLM
Неделя 3: Продвинутые техники
→ Анализ проблем
→ Query Expansion
→ Извлечение данных
Неделя 4: Оптимизация
→ Выбор моделей
→ Веб-интеграция
🎓 Кому подходит?
✅ Идеально для вас, если:
- Хотите создавать AI-системы для реальных задач
- Интересуетесь современными технологиями поиска
- Нужно автоматизировать работу с документами
- Хотите понять, как работают ChatGPT-подобные системы
⚠️ Базовые требования:
- Знание Python на базовом уровне
- Понимание основ программирования
- Желание экспериментировать и учиться
Не нужно быть экспертом в ML или математике — курс построен так, чтобы сложные концепции были понятны каждому!
💪 Практический результат
После курса вы сможете:
-
Создать корпоративную систему поиска
- Индексация документов компании
- Семантический поиск по базе знаний
- Автоматические ответы на вопросы
-
Построить умного чат-бота
- Интеграция с документацией
- Контекстные ответы
- Обработка сложных запросов
-
Оптимизировать существующие системы
- Анализ качества поиска
- Визуализация проблем
- Применение продвинутых техник
🔗 Начните прямо сейчас!
📊 Формат обучения
- 7 модулей — от основ до продвинутых техник
- Практический код — каждый модуль с рабочими примерами
- Интерактивные демо — проверяйте идеи в реальном времени
- Визуализации — понимайте, что происходит "под капотом"
🎁 Бонусы
- Готовые шаблоны для типовых задач
- Руководства по выбору инструментов
- Примеры реальных кейсов
- Лучшие практики и паттерны
Присоединяйтесь к курсу и создавайте умные системы уже сегодня! 🚀
Для кого этот курс
Этот курс создан для разработчиков и специалистов, которые хотят научиться создавать современные интеллектуальные системы поиска и обработки информации.
Курс подойдет вам, если вы:
- Разработчик, изучающий технологии искусственного интеллекта и машинного обучения
- Специалист по обработке естественного языка (NLP)
- Инженер, работающий с поисковыми системами и базами данных
- Data scientist, желающий освоить практическое применение эмбеддингов
- Технический специалист, которому нужно создать систему поиска по корпоративным документам
- Backend-разработчик, планирующий интегрировать AI-возможности в свои проекты
- Студент или исследователь, интересующийся современными подходами к работе с текстовыми данными
Для успешного прохождения курса вам потребуется:
- Базовые знания Python (работа с переменными, функциями, классами)
- Понимание основ программирования
- Желание экспериментировать с новыми технологиями
- Компьютер с минимум 8 ГБ RAM
Не требуется:
- Глубокие знания математики или статистики
- Опыт работы с нейронными сетями
- Предварительное знание машинного обучения
Курс построен по принципу "от простого к сложному", поэтому даже если вы новичок в области AI, вы сможете освоить материал и создать работающие системы.
Начальные требования
- Базовые знания Python (работа с переменными, функциями, классами)
- Понимание основ программирования
- Желание экспериментировать с новыми технологиями
- Компьютер с минимум 8 ГБ RAM
Наши преподаватели
Как проходит обучение
По каждому уроку есть видео-лекция, слайды и тест для проверки знаний.
Смотрите видео, закрепляете знания с помощью слайдов и решаете несложные тестовые задачки.
Для получения практических навыков рекомендуется скачать пример кода и поэкспериментировать.
Программа курса
загружаем...
Сертификат
Сертификат Stepik
Что вы получаете
- Практические навыки
- Создание интеллектуальных поисковых систем
- Работа с векторными базами данных
- Интеграция с языковыми моделями
- Анализ и улучшение качества поиска
- Готовый код
- 6 полностью рабочих модулей
- Интерактивные демонстрации
- Визуализации и инструменты отладки
- Примеры для различных сценариев
- Глубокое понимание
- Как работает семантический поиск
- Почему векторный поиск иногда ошибается
- Как улучшить качество результатов
- Какие техники используются в production
Сколько стоит обучение
Price:
3 000 ₽
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.