Чему вы научитесь
- Читать учебные JSON-данные и находить записи по точному ID с белым списком полей
- Разбивать длинные документы на фрагменты с адресами источников
- Реализовать поиск по смыслу слов: токенизация, TF-IDF и косинусная похожесть без NumPy
- Оценивать качество поиска на наборе контрольных вопросов
- Собирать промт из вопроса, найденных фактов и ссылок на источники
- Отправлять запрос локальной модели в LM Studio по HTTP без SDK
- Проверять ответ: ссылки на источники, отказы и неподтверждённые факты
- Запускать помощника из терминала и оформлять его как read-only инструмент MCP
О курсе
Четырнадцать подробных уроков: от первого запуска Python и чтения JSON до собственного TF-IDF-поиска, проверки качества, локального ответа через LM Studio и инструмента MCP. Каждый шаг содержит полный код, самостоятельный ZIP, практику и снимки фактического вывода.
Для кого этот курс
Для начинающих Python-разработчиков, аналитиков и студентов, которые хотят понять, как устроен RAG изнутри, а не просто вызвать готовую библиотеку. Подойдёт тем, кто хочет собрать приватного помощника, работающего локально на своём компьютере.
Начальные требования
Базовое знание Python: переменные, условия, циклы, функции и работа с файлами. Нужны установленный Python 3.10+ и редактор кода. LM Studio понадобится в модулях 4–5 для живого запуска; предыдущие модули работают автономно. Знать машинное обучение и математику не требуется.
Как проходит обучение
Курс состоит из 5 модулей и 14 уроков. В каждом уроке — подробный текстовый разбор с полным кодом, самостоятельный ZIP-архив с контрольной точкой проекта, практика и снимки фактического вывода программы. После уроков идут тесты и задания на ввод точной строки результата с автоматической проверкой. Проект растёт от урока к уроку: каждый следующий урок начинается с итогового образца предыдущего.
Программа курса
В курс входят
- 14 уроков
- 29 тестов
загружаем...
Наши преподаватели
Что вы получаете
- Рабочий RAG-помощник на чистом Python
- Полный код каждого шага и самостоятельный ZIP-архив к каждому уроку
- Практические задания с проверкой и снимки фактического вывода
- Навык подключения локальных моделей через LM Studio
Сколько стоит обучение
Бесплатно