Курс на Stepik
Обложка курса «RAG Complete Guide» на Stepik
Бесплатно

RAG Complete Guide ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

RAG это не про векторные базы данных. RAG это про многообразие способов обогатить контекст запроса модели с помощью внешних данных. А как они будут извлечены и когда какой способ подходит — этому и посвящен курс. В ходе курса будут изучены подходы к поиску на основе векторов (Semantic/Dense, Sparse, Hybrid, Fusion), графов (Graph RAG), реляционных баз данных (Text2SQL), Интернета (Web Search), а также практики RAGOps/Production RAG.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «RAG Complete Guide»Учеников на курсе 230
Сертификаты, выданные на курсе «RAG Complete Guide»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «RAG Complete Guide»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «RAG Complete Guide»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «RAG Complete Guide»Количество уроков 57
Тесты в курсе «RAG Complete Guide»Количество квизов 95
Задачи с кодом в курсе «RAG Complete Guide»Количество задач с кодом 2
Время прохождения курса «RAG Complete Guide»Время прохождения курса —
Обновления курса «RAG Complete Guide»Обновления курса — —
Дата публикации курса «RAG Complete Guide»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «RAG Complete Guide»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «RAG Complete Guide» 9 разделов Уроки в курсе «RAG Complete Guide» 57 уроков Тесты в курсе «RAG Complete Guide» 95 тестов Задачи в курсе «RAG Complete Guide» 2 задачи Время прохождения курса «RAG Complete Guide» 2 ч. Последнее обновление курса «RAG Complete Guide» обн. 28 июля 2026

1. Введение

6 уроков
Закрытый
1.1 Добро пожаловать ↗
56
21
1м 20с
0
Закрытый
1.2 Входное тестирование ↗
21
15
2м 10с
0
Закрытый
1.3 Идея RAG ↗
18
12
7м 38с
0
Закрытый
1.4 Ваш первый RAG ↗
16
6
7м 16с
0
Закрытый
1.5 Оценка качества первого RAG-пайплайна ↗
11
2
0м 6с
0
Закрытый
1.6 Практическое задание ↗
8
1
-
0

2. RAG на основе векторов

8 уроков
Закрытый
2.1 Семантический поиск ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.2 BERT и все-все-все ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.3 Эмбеддинговые модели на практике ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.4 Векторные базы данных ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.5 Канонический RAG ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.6 Продвинутый RAG ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.7 Реранжирование ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.8 Техники улучшения качества векторного RAG ↗
0
0
-
0

3. Общие техники

4 урока
Закрытый
3.1 Гибридный поиск ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.2 Фильтрация по метадате ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.3 Переформулирование запроса ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.4 Maximal Marginal Relevance ↗
0
0
-
0

4. Оценка RAG-систем

2 урока
Закрытый
4.1 Метрики оценки поиска ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.2 Метрики оценки генерации ↗
0
0
-
0

5. RAG на основе графов

4 урока
Закрытый
5.1 Теория графов ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.2 Memgraph ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.3 Cypher ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.4 GraphRAG ↗
0
0
-
0

6. RAG на основе SQL

1 урок
Закрытый
6.1 Исторический экскурс ↗
0
0
-
0

7. RAG на основе поиска в интернете

2 урока
Закрытый
7.1 Parsing ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.2 FireCrawl ↗
0
0
-
0

8. Экзотические подходы RAG

3 урока
Закрытый
8.1 Corrective RAG ↗
0
0
-
0
Закрытый
8.2 Agentic RAG ↗
0
0
-
0
Закрытый
8.3 All Data in Context ↗
0
0
-
0

9. Production RAG

6 уроков
Закрытый
9.1 Выбор технологий ↗
0
0
-
0
Закрытый
9.2 Семантическое кэширование ↗
0
0
-
0
Закрытый
9.3 Особенности RAG для чатов ↗
1
1
-
0
Закрытый
9.4 Повышение надежности RAG-систем ↗
0
0
-
0
Закрытый
9.5 Технический мониторинг RAG-систем ↗
0
0
-
0
Закрытый
9.6 Трейсинг RAG-систем ↗
0
0
-
0