Курс на Stepik
Обложка курса «Проектирование RAG-систем для production» на Stepik
1 890 ₽

Проектирование RAG-систем для production ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Полный курс по проектированию и отладке production RAG-систем: от embeddings и vector DB до hybrid retrieval, reranking и hallucination control. Каждый модуль начинается с реального production-инцидента и строит слой `app/rag/` нашей enterprise-AI-системы.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Проектирование RAG-систем для production»Учеников на курсе 10
Сертификаты, выданные на курсе «Проектирование RAG-систем для production»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «Проектирование RAG-систем для production»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Проектирование RAG-систем для production»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Проектирование RAG-систем для production»Количество уроков 36
Тесты в курсе «Проектирование RAG-систем для production»Количество квизов 109
Время прохождения курса «Проектирование RAG-систем для production»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Проектирование RAG-систем для production»Стоимость курса 1 890 ₽ —
Обновления курса «Проектирование RAG-систем для production»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Проектирование RAG-систем для production»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Проектирование RAG-систем для production»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Проектирование RAG-систем для production» 7 разделов Уроки в курсе «Проектирование RAG-систем для production» 36 уроков Тесты в курсе «Проектирование RAG-систем для production» 109 тестов Время прохождения курса «Проектирование RAG-систем для production» 0 ч. Последнее обновление курса «Проектирование RAG-систем для production» обн. 25 августа 2026

Тихие сбои RAG: истории и базовая архитектура

5 уроков
1. Как смена модели может незаметно сломать поиск ↗
2. Устаревший retrieval уничтожил качество AI-ассистента ↗
3. RAG vs fine-tuning: архитектурный выбор ↗
4. Анатомия production RAG-системы ↗
5. Первый рабочий RAG: реализация с нуля ↗

Embeddings и векторные базы данных

6 уроков
1. Что такое embeddings: как текст превращается в числа ↗
2. Выбор embedding-модели: качество, стоимость, скорость ↗
3. Qdrant: устройство и архитектура векторной БД ↗
4. Indexing стратегии и производительность Qdrant ↗
5. Безопасное обновление embedding-модели в production ↗
6. Масштабирование векторного поиска под нагрузкой ↗

Chunking: стратегии разбиения документов

5 уроков
1. Почему chunking определяет потолок качества RAG ↗
2. Разбиение по фиксированному размеру и рекурсивно ↗
3. Semantic chunking: разбивка по смыслу ↗
4. Иерархическое разбиение ↗
5. Диагностика chunking: поиск оптимальных параметров ↗

Системы retrieval: от базового к hybrid

6 уроков
1. Dense retrieval: поиск по векторной близости ↗
2. Sparse retrieval: BM25 и ключевой поиск ↗
3. Hybrid retrieval: объединение dense и sparse ↗
4. Reranking: cross-encoder для финального ранжирования ↗
5. Query transformation: multi-query и декомпозиция ↗
6. Multi-hop retrieval для составных вопросов ↗

Failure modes и контроль галлюцинаций

6 уроков
1. Классификация failure modes в RAG-системах ↗
2. Retrieval failures: low recall и context poisoning ↗
3. Галлюцинации поверх корректного контекста ↗
4. Grounding и attribution: привязка ответа к источнику ↗
5. RAGAS: автоматизированная оценка RAG-систем ↗
6. Диагностика и отладка production RAG ↗

Advanced RAG паттерны

4 урока
1. Self-RAG и Corrective RAG (CRAG) ↗
2. Agentic RAG: агент управляет поиском ↗
3. Hierarchical RAG для структурированных корпусов ↗
4. Streaming RAG и real-time обновления индекса ↗

Production RAG: оптимизация и деплой

4 урока
1. Latency optimization в RAG-пайплайнах ↗
2. Caching стратегии для RAG ↗
3. Multi-tenant RAG и изоляция данных ↗
4. Финальный проект: production RAG-система ↗