Создавайте контекстуемые AI-приложения с LangChain, RAG и векторными базами данных
Retrieval Augmented Generation (RAG) решает основное ограничение больших языковых моделей: они не могут получить доступ к вашим приватным данным и документам. Этот трек учит вас комбинировать уровень организации LangChain, модели эмбеддинга и векторные базы данных так, чтобы ваши приложения могли извлекать нужный контекст во время запроса и передавать его в LLM — генерируя точные, обоснованные ответы вместо галлюцинаций. Эти навыки напрямую применимы к чатботам с внутренней документацией, семантическим поисковым системам и производственным AI-пайплайнам.
Что вы научитесь делать
Вы начнёте с понимания того, как работают LLM и RAG концептуально, затем перейдёте к основным абстракциям LangChain: цепям, подсказкам и памяти. Далее вы будете работать с загрузкой документов, фрагментацией текста и полным пайплайном эмбеддинга, который превращает сырой текст в векторы, хранящиеся в векторной базе данных. Вы создадите и оцените полное RAG-приложение, кастомизируете компоненты LangChain и рассмотрите вопросы безопасности и этики, специфичные для систем поиска. Продвинутые модули охватывают гибридные и плотные стратегии поиска, внутренние архитектуры векторных баз данных как Pinecone, Weaviate и Chroma, а также операционные проблемы — задержка, стоимость, мониторинг — связанные с доставкой RAG в production. Трек заканчивается паттернами агентного RAG, где сам ретривер становится инструментом, который LLM может вызывать динамически.
Путь обучения
Двенадцать курсов проходят от A1 к C2. Первые два курса (A1–A2) устанавливают основы: концепции LLM и RAG, затем строительные блоки LangChain. Курсы уровня B (B1–B2) охватывают обработку документов, эмбеддинги, основы векторных баз данных, полный цикл RAG-разработки и оценки, кастомизацию компонентов и вопросы безопасности. Курсы C1 переходят к продвинутым методикам поиска и глубокому рассмотрению архитектур векторных баз данных, завершаясь Productionizing RAG Systems. Два капстона C2 — Agentic RAG and Tool Integration и Advanced RAG Use Cases and Future Trends — охватывают многошаговые рабочие процессы агентов и возникающие паттерны на фронтире прикладной инженерии LLM.
Как это работает
Каждый курс разделен на короткие, сфокусированные уроки, которые вы завершаете в встроенном редакторе кода с мгновенной обратной связью. AI-репетитор помогает, когда вы застревате, и упражнения основаны на реалистичных сценариях — загрузке реальных документов, запросах живых векторных хранилищ и отладке пайплайнов поиска — так что навыки напрямую передаются производственной работе.