ZetHUB
Administrator
- Регистрация
- 18 Дек 2018
- Сообщения
- 46.063
- Реакции
- 10.027
Другие темы автора:
[Алекс Мэй] Подписка на телеграм канал (Декабрь 2025)
[Дмитрий Агарков] Система планирования жизни с ии-агентом Я 2.0 на...
[УОМ] Мозг и нейронауки. Модуль 1. Биоархитектура мозга (2025)
[winger_angel] Наталия Брижатюк → МК «Моя карма- деньги» (2025)
[Ирина Подрез] Стратегическая карта 2026-2027. Тариф Базовый (2025)
[Дмитрий Агарков] Система планирования жизни с ии-агентом Я 2.0 на...
[УОМ] Мозг и нейронауки. Модуль 1. Биоархитектура мозга (2025)
[winger_angel] Наталия Брижатюк → МК «Моя карма- деньги» (2025)
[Ирина Подрез] Стратегическая карта 2026-2027. Тариф Базовый (2025)
- #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.