![Слив платных курсов - скачать сливы курсов через торрент бесплатно! [Kursoff.net]](/data/assets/logo/Colorlogo-nobackground1.png){kind=logo}
Последние темы автора:
- [Надежда Архипова] Синнабоны как в лучших кофейнях (2025)
- [Константин Михайлов] [Таким путем] Китай. От древних династий до современности. Лекция 3. Великая эпоха распада (2025)
- [Мари Дениз] [Перехитри диабет] Хлеб для диабетиков (2025)
- [Елена Иванова] [Humberto.2.0] Управление стрессом (2025)
- [О.Утеков, Е. Заяц] Разработчик чат-ботов под ключ: от простого бота до AI-ассистента (2025)
[Prompt Engineerin] RAG: За пределами основ
![[Prompt Engineerin] RAG: За пределами основ](https://kursoff.net/attachments/1781471635606-png.83601/ "[Prompt Engineerin] RAG: За пределами основ")
Курс посвящён практическому и теоретическому изучению Retrieval-Augmented Generation (RAG). Вы узнаете не только «как», но и «почему» работают эти методы, а также научитесь создавать надёжные приложения формата «чат с документами» с использованием современных LLM и продвинутых техник RAG.
В программе - построение базового пайплайна, переход к продвинутым стратегиям вроде re-ranking и расширения запросов, работа как с коммерческими, так и с локальными моделями. Курс сочетает теорию с практическим программированием на Python и использованием инструментов LangChain и Streamlit.
Курс подойдёт разработчикам, основателям SaaS-продуктов и руководителям, которым важно уметь быстро извлекать ценность из больших массивов текстовой информации. По итогам обучения вы получите собственный работающий RAG-пайплайн и понимание подходов, позволяющих выводить приложения на новый уровень производительности.
Подробнее:
Описание:
Курс посвящён практическому и теоретическому изучению Retrieval-Augmented Generation (RAG). Вы узнаете не только «как», но и «почему» работают эти методы, а также научитесь создавать надёжные приложения формата «чат с документами» с использованием современных LLM и продвинутых техник RAG.
В программе - построение базового пайплайна, переход к продвинутым стратегиям вроде re-ranking и расширения запросов, работа как с коммерческими, так и с локальными моделями. Курс сочетает теорию с практическим программированием на Python и использованием инструментов LangChain и Streamlit.
Курс подойдёт разработчикам, основателям SaaS-продуктов и руководителям, которым важно уметь быстро извлекать ценность из больших массивов текстовой информации. По итогам обучения вы получите собственный работающий RAG-пайплайн и понимание подходов, позволяющих выводить приложения на новый уровень производительности.
Подробнее:
