Чему вы научитесь
Курс для Python-бэкенд-разработчиков, которым «отдельная векторная БД» — лишняя инфраструктура, а PostgreSQL уже стоит в продакшене. Вы научитесь хранить эмбеддинги в PostgreSQL через расширение pgvector, строить векторный и гибридный поиск, собирать RAG-пайплайн на Python и выдерживать нагрузку в продакшене.
В курсе 350+ задач с автопроверкой на Stepik, модуль «Масштабирование» и финальный проект «База знаний для саппорта» с оценкой recall@k. Без Qdrant, без Weaviate и без цены 19 990 ₽.
О курсе
350+ задач с автопроверкой: от эмбеддингов до HNSW-индексов, гибридного поиска и RAG-пайплайна на Python. PostgreSQL остаётся одной БД — без отдельной векторной.
Для кого этот курс
Python-бэкенд-разработчики, ML-инженеры, аналитики данных, которые уже используют PostgreSQL и хотят добавить векторный поиск без новой инфраструктуры.
Начальные требования
Уверенное владение SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY, подзапросы) и основами Python. Опыт работы с PostgreSQL desirable, но не обязателен — разберём с нуля.
Преподаватели курса
Нагрузка
3–4 часа в неделю