Чему вы научитесь
- Четко разберешься в основах RAG
- Получишь практический опыт в построении RAG-пайплайнов с использованием LangChain
- Сможешь сделать фронтенд-приложение для своего RAG-пайплайна на Streamlit
- Научишься применять RAG-подход для решения реальных задач
О курсе
RAG — это мощный подход, который сочетает возможности поиска информации и генеративных моделей ИИ, чтобы выдавать точные и контекстно релевантные результаты. Такой метод повышает эффективность генеративных моделей, подключая внешние источники знаний для разных задач и сценариев.
Этот курс для начинающих познакомит тебя с основными концепциями RAG и поможет разобраться в его архитектуре и применении. Ты научишься собирать RAG-пайплайны с помощью LangChain и получишь практический опыт, создавая свое первое RAG-решение. Помимо этого, ты сделаешь полноценное фронтенд-приложение на Streamlit, чтобы упростить взаимодействие пользователей с проектом.
После прохождения курса ты сможешь применять принципы и техники RAG на практике — собирать рабочие RAG-решения с использованием LangChain и Streamlit, закладывая прочную базу для дальнейшего изучения продвинутых тем.
Наши преподаватели
Программа курса
