Курс на Stepik
Обложка курса «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy» на Stepik
1 690 ₽

Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

🎁Промокод: FRESHSTART - СКИДКА 20% в честь старта курса! Курс о поисковой части RAG-систем: подготовка документов, резка на чанки, BM25, эмбеддинги, гибридный поиск, оценка качества и сборка контекста для языковой модели. Задачи решаются на Python и NumPy на базе знаний интернет-магазина. Все термины из программы объясняются с нуля на примерах, знакомство с RAG и машинным обучением не требуется. Нужен базовый Python: функции, списки, словари и циклы. NumPy разбирается в курсе.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Количество уроков 39
Тесты в курсе «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Количество квизов 141
Задачи с кодом в курсе «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Количество задач с кодом 133
Стоимость курса «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Стоимость курса 1 690 ₽ —
Обновления курса «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Готовить документы к поиску: очищать HTML, нормализовать текст, находить дубликаты
  • Резать документы на чанки так, чтобы ответ не попадал на границу
  • Писать поиск BM25 и векторный поиск на Python и NumPy
  • Объединять результаты двух поисков и переранжировать выдачу
  • Измерять качество поиска метриками recall, MRR и nDCG и сравнивать настройки
  • Находить, на каком этапе пайплайна теряется нужный документ
  • Собирать контекст под лимит токенов и промпт со ссылками на источники

О курсе

🎁Промокод: FRESHSTART - СКИДКА 20% в честь старта курса! Курс о поисковой части RAG-систем: подготовка документов, резка на чанки, BM25, эмбеддинги, гибридный поиск, оценка качества и сборка контекста для языковой модели. Задачи решаются на Python и NumPy на базе знаний интернет-магазина. Все термины из программы объясняются с нуля на примерах, знакомство с RAG и машинным обучением не требуется. Нужен базовый Python: функции, списки, словари и циклы. NumPy разбирается в курсе.

Для кого этот курс

Студенты и начинающие разработчики, которые знают основы Python и хотят разобраться, как устроены LLM-ассистенты, агенты и RAG-системы. Python-разработчики, которые делают чат-бота поддержки или поиск по документации на языковой модели. Аналитики и ML-инженеры, которым нужно измерить качество поиска и подобрать настройки.

Начальные требования

Python: функции, списки, словари, циклы, генераторы списков. Опыт работы с NumPy не обязателен, основы разбираются в модуле 2. Математика на уровне школьной программы: сумма, логарифм, квадратный корень. Векторы, косинус и метрики качества объясняются в курсе.

Преподаватели курса

Аватар Никита Малашин
Никита Малашин
Mathematics slayer — AI enthusiast — Python struggler && C++ enjoyer
★ 4.9
2 курса 258
→

Как проходит обучение

Текстовый курс: уроки с примерами, практические задачи на Python и тестовые вопросы после каждой темы.

По любому шагу можно задать вопрос автору в комментариях к шагу и получить индивидуальный разбор. Обратная связь входит в материалы курса.

Сертификат курса Погружаемся в RAG: практический курс на Python и NumPy

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 1 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Сертификат о прохождении курса
  • Свой поисковый пайплайн для RAG на Python
  • Проект для GitHub: RAG для LLM-агента
  • Практику на базе знаний интернет-магазина
  • Опыт разработки поиска для чат-ботов и ассистентов на LLM

Расскажите о курсе друзьям