RAG системы: от теории к продакшену

Этот курс посвящён созданию систем генерации с дополнением извлечёнными данными (РАГ) — надёжного подхода, который соединяет сильные стороны семантического поиска и больших языковых моделей. Мы проходим весь путь: от понимания архитектуры и проектирования пайплайна до развёртывания в продакшене с учётом производительности, стоимости, безопасности и наблюдаемости. Курс построен практично: вы разберёте реальные паттерны, научитесь выбирать инструменты и принимать инженерные решения, которые работают в боевых условиях.

Для кого

• Инженеры машинного обучения и практики искусственного интеллекта, которым нужен устойчивый к галлюцинациям подход для приложений, зависящих от знаний.
• Бэкэнд‑разработчики, создающие интеллектуальные сервисы и интеграции с моделями на стороне сервера.
• Энтерпрайз‑разработчики и исследователи, реализующие системы с расширенным поиском и корпоративной безопасностью.
• Профессионалы, которым требуется извлекать ценность из больших массивов документов, систем вопросов‑ответов и корпоративных баз знаний.

Что вы получите

• Чёткое понимание архитектуры РАГ и её места среди альтернатив: дообучение и контекстное обучение.
• Навыки интеграции больших языковых моделей: проектирование подсказок, управление температурой, окнами контекста и затратами по токенам.
• Глубокое понимание семантического и ключевого поиска: плотные и разрежённые методы, БМ25, переранжирование, гибридные стратегии.
• Умение работать с эмбеддингами и векторными базами данных: выбор моделей, метрик сходства, индексов и стратегий масштабирования.
• Практические техники чанкирования: фиксированное, с перекрытием и семантическое, а также обработка сложных форматов документов, включая мультимодальные.
• Стандартизированная оценка РАГ‑систем: стенды, метрики качества извлечения и ответа, анализ ошибок, сбор обратной связи.
• Производственные практики: архитектура на масштабе, кэширование на разных уровнях, экономия токенов, мониторинг и наблюдаемость, безопасность и приватность.

РАГ позволяет строить приложения, которые опираются на проверяемые источники, уменьшают риск галлюцинаций и быстрее адаптируются к меняющимся данным. Это делает подход особенно подходящим для корпоративных чат‑ботов, систем вопросов‑ответов, анализа документов, поддержки сотрудников и клиентов. В отличие от полного дообучения моделей, РАГ снижает стоимость владения и ускоряет обновление знаний: достаточно переиндексировать документы и поддерживать эффективный поиск.

Предварительные требования

• Опыт разработки на Питоне и базовое понимание машинного обучения.
• Желателен опыт бэкэнда и работы с базами данных, очередями и контейнерами.