Курс на Stepik
Обложка курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску» на Stepik
1 500 ₽

От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по LLM-поиску: от базового RAG до агентных систем. Соберём retrieval-пайплайн, разберём чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск и reranking. Научимся измерять качество через Recall@k, Faithfulness и RAGAS, находить провалы классического RAG и превращать поиск в инструмент агента. Освоим routing, multi-hop и Self-RAG, научимся считать стоимость каждого шага и выбирать архитектуру под задачу.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Учеников на курсе 20
Сертификаты, выданные на курсе «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Количество уроков 40
Тесты в курсе «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Количество квизов 14
Время прохождения курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Время прохождения курса —
Стоимость курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Стоимость курса 1 500 ₽ —
Обновления курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Обновления курса — —
Дата публикации курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску» 9 разделов Уроки в курсе «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску» 40 уроков Тесты в курсе «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску» 14 тестов Время прохождения курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску» 0 ч. Последнее обновление курса «От RAG к RAG-агентам: полный курс по LLM-поиску» обн. 15 ноября 2026

Введение

1 урок
1. О курсе ↗

Введение в RAG

3 урока
1. Зачем RAG: grounding vs training. Когда RAG лучше fine-tuning. ↗
2. Экономика RAG: стоимость индексации, prompt caching, длинный кон ↗
3. Окружение: Python, uv, ключи, структура проекта. ↗

Работа с данными

5 уроков
1. Откуда берутся документы: форматы (PDF, HTML, Markdown), парсинг ↗
2. Стратегии чанкинга: fixed-size, recursive, по структуре. ↗
3. Semantic chunking: как резать по смыслу, а не по символам. ↗
4. Перекрытие (overlap): зачем, сколько, когда вредит. ↗
5. Практика: чанкер на Python, проверка границ, сравнение стратегий ↗

Эмбеддинги и векторный поиск

6 уроков
1. Что такое эмбеддинг: вектор, размерность, смысл. ↗
2. Выбор модели эмбеддингов: OpenAI vs sentence-transformers vs mul ↗
3. Стоимость индексации: сколько стоит 1000 документов. Батчинг. ↗
4. Косинусное сходство: формула, нормализация, почему не евклидово. ↗
5. In-memory векторная база своими руками: add, search, метаданные. ↗
6. Ограничения dense retrieval: точные совпадения, числа, имена. Ко ↗

Гибридный поиск и reranking

5 уроков
1. BM25: как работает, почему находит ключевые слова. ↗
2. Гибрид BM25 + dense: зачем комбинировать. ↗
3. Reciprocal Rank Fusion (RRF): формула, реализация. ↗
4. Reranking: bi-encoder vs cross-encoder. Почему «найти 50, отранж ↗
5. Практика: подключение cross-encoder, сравнение качества до/после ↗

Классический RAG

3 урока
1. Пайплайн end-to-end: query → retrieve → rerank → generate. ↗
2. Промпт для RAG ↗
3. Цитирование ↗

Оценка RAG

5 уроков
1. Зачем evals ↗
2. Датасет ↗
3. Метрики retrieval ↗
4. Метрики generation ↗
5. RAGAS и LLM-as-judge ↗

Agentic RAG

8 уроков
1. Retrieval как tool: оборачиваем поиск в функцию с описанием. ↗
2. Агентный цикл (ReAct) с поиском: агент сам решает, когда искать. ↗
3. Описание инструмента поиска: когда использовать, когда нет. ↗
4. Routing: агент выбирает источник (вектор, SQL, web, без поиска). ↗
5. Router + specialist: паттерн маршрутизации. ↗
6. Multi-hop retrieval ↗
7. Self-RAG ↗
8. Критерии остановки ↗

Продвинутые архитектуры

4 урока
1. GraphRAG ↗
2. Knowledge graph + vector index ↗
3. Multi-agent RAG ↗
4. Adaptive RAG ↗