LLM не знають ваші дані. Тому помиляються. RAG — спосіб це виправити 🔧
Уявіть, що ви створюєте AI, який відповідає не «як вийде», а на основі ваших даних. Він знаходить потрібну інформацію, перевіряє контекст і формує відповідь за заданою логікою. Ви вирішуєте, що саме він знає, як шукає і як «мислить».
🧠 RAG / Retrieval-Augmented Generation — підхід, який дозволяє LLM працювати з власними даними, а не лише з тим, що є в моделі. Саме на RAG будуються сучасні AI-рішення: від чат-ботів і document intelligence систем — до внутрішніх AI-асистентів у продуктах.
Опанувати побудову таких систем можна за 15 занять — під менторством Ганни Ястребової, Senior AI/ML Engineer із 20+ роками досвіду в AI, Data Science та побудові production-grade RAG і multi-agent систем.
*Вимоги для навчання на курсі: знання Python і побудови API, базовий досвід з Prompt Engineering
Розробка RAG-агентів 🏋🏻♀️
Курс для Python-розробників, ML/Data спеціалістів і технічних фахівців, які хочуть не просто «гратися з промптами», а впроваджувати контрольовані AI-системи.
Ви пройдете повний шлях — від базової архітектури до production-ready рішення:
👾 навчитеся готувати дані, працювати з chunking, metadata та knowledge base
👾 опануєте embeddings, vector databases і побудову retrieval pipeline
👾 зможете оптимізувати пошук через filtering, reranking і query rewriting
👾 навчитеся зменшувати галюцинації через evaluation і guardrails
👾 спроєктуєте agentic flow і підключите зовнішні API та tools
👾 створите власний прототип RAG-системи, який працює на ваших даних, а не на здогадках
Навчатиме:
Ганна Ястребова
Senior AI/ML Engineer у NEWWORK Software Inc.
20+ років в AI, Data Science і математичному моделюванні
- PhD у сфері математичних моделей та інформаційних технологій в економічних системах
- має реальний досвід побудови production-grade LLM, RAG і multi-agent систем
- проєктує end-to-end AI-рішення: дані, retrieval, orchestration, evaluation і safety
- працює з B2B SaaS і складними document intelligence системами, консультує бізнеси та будує AI-напрями

Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів