ZetHUB
Administrator
- Регистрация
- 18 Дек 2018
- Сообщения
- 46.129
- Реакции
- 10.028
Другие темы автора:
Слив курса «Виктория Молдавская ― Точка роста 2.0. Тариф Под...
Слив курса «AI Инжиниринг Буткемп: Создание приложений на базе ИИ...
Слив курса «Гений общения (2025)» [Ольга Грищенко] [f5game]
Слив курса «ИИздец AI челлендж. Август (2025)» [Тимофей Ларионов]...
Слив курса «Подписка на контент Осознанная меркантильность. Тариф...
Слив курса «AI Инжиниринг Буткемп: Создание приложений на базе ИИ...
Слив курса «Гений общения (2025)» [Ольга Грищенко] [f5game]
Слив курса «ИИздец AI челлендж. Август (2025)» [Тимофей Ларионов]...
Слив курса «Подписка на контент Осознанная меркантильность. Тариф...
- #1
Голосов: 0
[Алексей Малышкин] [Stepik] RAG Engineer PRO (2025)
Слив курса RAG Engineer PRO [Stepik] [Алексей Малышкин]
Комплексная программа инженера RAG: от прототипа до продакшн-бота. Соберёте поиск «по смыслу», настроите индексацию/ретрив, сделаете API на FastAPI,
добавите тесты и деплой. Подойдёт разработчикам и аналитикам, знакомым с основами Python.
Чему вы научитесь:
- Проектировать архитектуру RAG-систем под задачу
- Готовить данные: разбиение на чанки, метаданные, нормализация
- Выбирать и настраивать векторные БД (FAISS/Weaviate/Qdrant)
- Строить пайплайн эмбеддингов и индексации
- Реализовывать retrieval, hybrid-search и reranking
- Создавать LangChain-цепочки, промпт-шаблоны и few-shot
- Организовывать structured output и базовую валидацию ответов
- Собирать REST API на FastAPI: эндпоинты, авторизация, логирование
- Автоматизировать работу в Bash и контролировать версионирование в Git
- Писать тесты, проводить A/B для промптов и метрик качества (Recall@K, latency)
- Оптимизировать стоимость и скорость (кэш, ограничения контекста)
- Готовить демо и портфолио-проект продакшн RAG-бота
RAG Engineer PRO — практическая программа из пяти курсов, которая доводит вас от прототипа до продакшн-бота с поиском «по смыслу».
Вы пройдёте полный цикл:
подготовка данных и индексация во векторной БД → retrieval/hybrid-search и reranking → LangChain-цепочки со строгим JSON-выходом → REST-API на FastAPI → базовые тесты, логирование и чек-листы деплоя.
Состав:
- LangChain,
- Vector DB & RAG Developer,
- FastAPI (нач.),
- Python для профессионалов,
- Bash Linux + Git.
Что получите:
- понятную архитектуру RAG и типовые паттерны (chunking, метаданные, hybrid-search, rerank);
- практику с FAISS/Weaviate/Qdrant (на выбор) и LangChain;
- API-обёртку на FastAPI, авторизацию и стриминг ответов;
- основы эксплуатационных практик: логи, тесты, версия промптов, контроль стоимости и скорости.