Курс на Stepik
Обложка курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля» на Stepik
4 990 ₽

RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс о том, как строить RAG‑приложения вокруг LLM: данные, retrieval, ответы с опорой на источники, оценка качества и базовые продакшен‑практики.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Учеников на курсе 25
Сертификаты, выданные на курсе «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Количество уроков 36
Тесты в курсе «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Количество квизов 36
Время прохождения курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Время прохождения курса —
Стоимость курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Стоимость курса 4 990 ₽ —
Обновления курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Обновления курса — —
Дата публикации курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля» 9 разделов Уроки в курсе «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля» 36 уроков Тесты в курсе «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля» 36 тестов Время прохождения курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля» 0 ч. Последнее обновление курса «RAG и LLM на практике: создание AI-приложений с нуля» обн. 25 июля 2026

Зачем RAG: почему одной LLM недостаточно

4 урока
1. Старт: зачем вам RAG и как мы будем строить ↗
2. Галлюцинации в проде: почему “знания модели” не спасают ↗
3. RAG простыми словами: поиск, контекст, ответ ↗
4. Критерии хорошего RAG и итоговый проект ↗

Архитектура RAG: компоненты и потоки данных

4 урока
1. Компоненты RAG‑пайплайна: ingestion, index, retrieval,… ↗
2. Два качества вместо одного: retrieval против generation ↗
3. Варианты RAG: Q&A, диалог, agentic‑подход ↗
4. Минимальный сервис: каркас проекта и конфигурация ↗

Данные для RAG: источники, chunking, метаданные

4 урока
1. Источники знаний: PDF, HTML, базы и их ловушки ↗
2. Chunking по смыслу: как резать, чтобы находилось ↗
3. Метаданные как рычаг: фильтры, версии, права доступа ↗
4. Обновление индекса: инкремент и переиндексация без боли ↗

Эмбеддинги и векторный индекс

4 урока
1. Эмбеддинги в RAG: что значит “похожие тексты” ↗
2. Выбор эмбеддинг‑модели: качество, язык, цена, скорость ↗
3. Векторное хранилище: операции, фильтры, компромиссы ↗
4. Первый end‑to‑end RAG: документы → ответ ↗

Retrieval на стероидах: hybrid, rerank, rewrite

4 урока
1. Почему top‑k по вектору часто ошибается ↗
2. Hybrid search: BM25 + векторы на одном запросе ↗
3. Reranking: перетасовка выдачи и проверка эффекта ↗
4. Query rewrite и multi‑query: усиливаем вопрос без магии ↗

Генерация ответа: grounding и защита от «красивой лжи»

4 урока
1. Grounding и цитаты: как привязать ответ к источнику ↗
2. Промпт‑контракт: формат, отказ, уточнения ↗
3. Окно контекста: что резать и что суммаризировать ↗
4. Fail‑safe стратегия: когда система должна “стоп” ↗

Agentic RAG: когда модель действует

4 урока
1. Инструменты и решение о поиске: retrieve или отвечать ↗
2. Memory для диалога: что хранить и как не копить мусор ↗
3. Многошаговые запросы: план → поиск → проверка ↗
4. Human‑in‑the‑loop: где нужен человек и как встроить ↗

Оценка и тестирование RAG

4 урока
1. Метрики retrieval: recall@k, MRR, nDCG без формул ↗
2. Метрики ответа: groundedness, relevancy, hallucinations ↗
3. Evals‑инструменты: RAGAS, DeepEval, TruLens в процессе ↗
4. Тест‑наборы: вопросы, покрытия, утечки данных ↗

Продакшен: стоимость, безопасность, мониторинг

4 урока
1. Стоимость и задержки: кэш, батчинг, лимиты ↗
2. Безопасность: доступ, redaction, prompt injection ↗
3. Мониторинг: раздельные сигналы для retrieval и ответа ↗
4. Эксплуатация: обновления, регрессии, аварийные режимы ↗