Отличный курс, объясняет базовые понятия простым языком. Понравилась полнота материала.
Благодарю!
С нуля создайте production‑ready LLM‑приложение с открытым исходным кодом. Пройдите полный цикл: от разработки высокопроизводительного API на FastAPI до внедрения продвинутой RAG‑архитектуры с векторными базами данных (Qdrant, pgvector, ChromaDB), многокомпонентным поиском и оценкой качества ответов. Познакомитесь с reranker для повышения релевантности и научитесь оценивать качество с RAGAS. В финале — готовый сервис, который можно добавить в портфолио.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
| 102 | |||||
| 9 | |||||
| 3 | |||||
| 4.333 | |||||
| 24 | |||||
| 93 | |||||
| — | |||||
| 499 ₽ | — | ||||
| — | — | ||||
| — | — | — | — | ||
| — | — | — | — | ||
| Сложность | easy | — | — | — | — |
Отличный курс, объясняет базовые понятия простым языком. Понравилась полнота материала.
Благодарю!
Курс помог понять структуру и последовательность создания AI-продукта. Это помогла также систематизировать данные полученные на разных вебинарах из различных источников. Считаю, что в качестве задания после каждого урока все-таки было бы лучше выполнять то, что пройдено на уроке. Поэтапное выполнение проекта на каждом уроке дало бы положительный результат. Нужно также рассматривать варианты работы с российскими нейросетями или хотя бы указывать на возможные отличия в реализации (если есть). Курс выбирал именно по практической реализации продукта с 0.
Благодарю за отзыв, будем улучшаться! Дополню про российские нейросети, если вы имеете ввиду работу через API (как в курсе), то различий сильных нет (могут быть только в провайдерах)
понравилось, что начинается с базы, и переходит в уровень продакшена
Спасибо
Хорошо
Благодарю за отзыв!
Хотел узнать про RAG, автор подробно и просто объяснил, все стало понятно, отличный курс
Благодарю
Искал курс, чтобы научится с нуля строить LLM приложения, это тот самый, который и нужен был. Автор разбирает темы от настройку окружения до метрик RAG сервиса, отличный!
Спасибо!
Очень понравилось, что изучается полный стек для разработки LLM приложений, при изучении инструмента приводится пример кода, также в конце создаем самостоятельно проект
Спасибо за отзыв
Курс еще выходит, но уже можно сделать вывод, что он отличный! Очень нравится подача автора, в курсе рассказываются только актуальные и необходимые инструменты, сразу же применяются на практике.
Благодарю!