Складчина Каталог
Мои курсы

Курсы по RAG и векторным базам данных

Узкая техническая тема — как научить языковую модель точно отвечать по конкретному набору документов, а не по общим знаниям.

RAG-подход решает конкретную проблему языковых моделей — они не знают ваших внутренних документов и могут выдумывать ответ, если у них нет нужной информации. Решение — подключить модель к векторной базе данных, где хранится и по смыслу ищется нужный фрагмент документа перед ответом.

Курсы разбирают устройство такой системы: подготовку документов, выбор векторной базы данных, настройку поиска релевантных фрагментов и подключение результата к языковой модели для формирования ответа.

В каталоге
21 курс
Доступно сейчас
10
На стадии сбора
11
Стоимость участия
от 176 ₽

Данные каталога обновлены 3 сентября 2026 г.

Тема техническая — проверьте требуемый уровень входа заранее

  1. Базовые навыки программирования

    Эта тема предполагает работу с кодом и базами данных, уточните требуемый уровень подготовки перед записью.

  2. Конкретная векторная база

    Разные векторные базы данных отличаются по устройству и цене, уточните, с какой именно работает курс.

  3. Качество поиска фрагментов

    Проверьте, разбирает ли программа настройку точности поиска — от этого напрямую зависит качество итоговых ответов модели.

Курсы в каталоге

Найдено: 21
МСР серверы для 1С Можно купить
648 ₽ 7 000 ₽ −91%
5.0 (1)
Оплатили 27

МСР серверы для 1С

Олег Филиппов
Свой ИИ-контур: закрытые данные и локальные модели Предзаказ
5 132 ₽ 69 900 ₽ −93%
Оплатили 15

Свой ИИ-контур: закрытые данные и локальные модели

Zerocoder
RAG-системы на векторных базах данных Предзаказ
990 ₽ 9 990 ₽ −90%
Оплатили 20

RAG-системы на векторных базах данных

Дмитрий Соболев
Создание AI агентов с базой знаний RAG на Claude Code и Replit Можно купить
176 ₽ 2 900 ₽ −94%
Оплатили 45

Создание AI агентов с базой знаний RAG на Claude Code и Replit

Дмитрий Романов
LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов Можно купить
372 ₽ 3 500 ₽ −89%
Оплатили 25

LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов

Попов Станислав
Прикладной LLM для инженеров Предзаказ
3 465 ₽ 50 000 ₽ −93%
Оплатили 23

Прикладной LLM для инженеров

Василий Озеров
Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры: LLM, RAG, agents Можно купить
348 ₽ 3 990 ₽ −91%
Оплатили 30

Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры: LLM, RAG, agents

Артем Уткин
ИИ агенты в Enterprise Можно купить
848 ₽ 19 500 ₽ −96%
Оплатили 55

ИИ агенты в Enterprise

Олег Филиппов
Основы разработки с применением искусственного интеллекта в 1С Предзаказ
906 ₽ 13 500 ₽ −93%
Оплатили 17

Основы разработки с применением искусственного интеллекта в 1С

Михаил Калимулин
Spring AI: как надо, а не как все Можно купить
798 ₽ 8 624 ₽ −91%
Оплатили 25

Spring AI: как надо, а не как все

Евгений Борисов
Создайте свой первый LLM-сервис Предзаказ
1 502 ₽ 51 000 ₽ −97%
Оплатили 34

Создайте свой первый LLM-сервис

Deep School
0. GenAI. Магистр наук о данных Можно купить
338 ₽ 3 000 ₽ −89%
Оплатили 12

0. GenAI. Магистр наук о данных

Aaron Sanchez
Создание приложений на базе LLM Можно купить
300 ₽ 5 900 ₽ −95%
Оплатили 19

Создание приложений на базе LLM

Udemy
Как работает складчина
  1. Выберите материал

    Сравните программу, автора, отзывы и размер взноса в карточке.

  2. Проверьте статус

    Готовый курс можно приобрести. В предзаказ можно записаться и дождаться уведомления о старте.

  3. Внесите свою долю

    Перед оплатой проверьте актуальную сумму: взнос в предзаказе может измениться.

  4. Получите доступ

    После подтверждения оплаты следуйте инструкции из письма. Если нужна помощь, обратитесь в поддержку.

Подробнее об участии и получении материалов →

Авторы курсов: RAG и векторные базы данных

Школы и платформы

Другие направления подкатегории

Частые вопросы

Зачем нужна векторная база данных, если можно просто загрузить документ в модель?

У языковых моделей есть ограничение на объём одновременно обрабатываемого текста, векторная база позволяет искать только нужный фрагмент среди большого объёма документов.

Нужен ли опыт работы с базами данных для этого направления?

Желателен хотя бы базовый, тема техническая и предполагает понимание работы с данными, а не только диалога с моделью.

RAG полностью исключает ошибки модели?

Нет, снижает вероятность выдуманных ответов за счёт опоры на реальные документы, но не гарантирует полное отсутствие ошибок.