Курс подходит
- Специалистам, внедряющим ИИ в ежедневную работу
- Предпринимателям и руководителям
- Разработчикам AI-сценариев и ассистентов
Строить RAG-системы, которые планируют поиск, проверяют источники и уточняют запрос. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: исследовательский агент с несколькими стратегиями retrieval, цитатами и evals.
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
«Границы обычного RAG» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Планирование поиска» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Декомпозиция вопроса» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Выбор источника» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Hybrid retrieval» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Итеративный поиск» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Проверка достаточности» простыми словами — это умение задать наблюдаемое поведение, подготовить репрезентативные случаи и сравнить ожидаемый результат с фактическим.
«Работа с противоречиями» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Цитирование» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Ограничение инструментов» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Evals и трассировка» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
«Итоговый агент» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Уверенно пользоваться компьютером и проверять информацию по источникам. Для курсов с API пригодятся основы программирования.
Python, LLM API, vector database, search, tracing, evals
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 23 900 ₽.
Да. Материал идёт от простых действий к самостоятельной работе, а новые термины объясняются по ходу курса.
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.