Сколько стоит курс «Vector DB & RAG Developer»?

Стоимость курса составляет 5990.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Vector DB & RAG Developer»?

Прохождение курса «Vector DB & RAG Developer» занимает примерно 5 часов.

Какой рейтинг у курса «Vector DB & RAG Developer»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 2 отзывов. На курсе обучается 152 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 10 учеников получили сертификат (6.6% завершаемость).

Где можно пройти курс «Vector DB & RAG Developer»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/248988.

Курс на Stepik

Обложка курса «Vector DB & RAG Developer» на Stepik

5 990 ₽

Vector DB & RAG Developer ★ 5.000

Name: Vector DB & RAG Developer
Price: 5990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (2 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по векторным базам данных и семантическому поиску. Вы развернёте Qdrant, Weaviate и FAISS, научитесь индексировать миллионы эмбеддингов, строить k-NN-поиск с фильтрами, объединять его с BM-25 и создавать RAG-ботов, которые отвечают на вопросы на основе ваших данных.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	152
Сертификатов выдано	10
Отзывов получено	2
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	30
Количество квизов	161
Количество задач с кодом	13
Время прохождения курса	5 ч.	—
Стоимость курса	5 990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1 год назад	—	—	—	—
Последнее обновление	8 февраля 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Vector DB & RAG Developer»

9 разделов Уроки в курсе «Vector DB & RAG Developer»

30 уроков Тесты в курсе «Vector DB & RAG Developer»

161 тест Задачи в курсе «Vector DB & RAG Developer»

13 задач Время прохождения курса «Vector DB & RAG Developer»

5 ч.

обн. 8 февраля 2026

Введение

1 урок

1. Вводный урок ↗

Эмбеддинги и их природа

2 урока

1. Введение в семантический поиск и эмбеддинги ↗

2. Инструменты для работы с эмбеддингами ↗

Qdrant

4 урока

1. Зачем нужны специальные векторные БД? ↗

2. Qdrant: векторная база данных на Rust ↗

3. Повседневная работа с Qdrant: поиск, удаление, обновление ↗

4. Qdrant: дополнительные функции и кластеризация ↗

Weaviate

4 урока

1. Weaviate: поиск с помощью графа знаний ↗

2. Быстрый старт с встроенным GraphQL Playground ↗

3. Работа с Weavite в Python ↗

4. Weaviate: граф знаний, GraphQL и мультимодальный поиск ↗

FAISS

5 уроков

1. FAISS: библиотека быстрого поиска соседей ↗

2. FAISS: типы индексов, GPU и миллионы векторов ↗

3. Повседневная работа с FAISS — синтаксис и лучшие практики ↗

4. Проверка теории ↗

5. Лабораторные ↗

Поиск по вектору: k-NN, фильтрация, гибридный поиск

3 урока

1. Поиск k ближайших соседей ↗

2. Фильтрация результатов поиска ↗

3. Гибридный поиск (объединение семантики и ключевых слов) ↗

Реализация RAG-бота, мультимодальный поиск

6 уроков

1. Что такое RAG и зачем оно нужно ↗

2. Мультимодальный поиск (текст + изображение) ↗

3. Индекс и мультивекторы ↗

4. QueryInterface deep-dive ↗

5. Гибридный поиск и реранк ↗

6. Порог «не знаю»: конфиденс/правила отказа ↗

Метрики качества поиска: Recall@K

3 урока

1. Классические метрики ↗

2. Современные метрики ↗

3. Как построить дашборд для мониторинга качества ↗

Работа с Git, CI/CD (GitHub Actions)