Можно купить 176 ₽ 2 900 ₽ −94%
Курсы в каталоге
Можно купить 
Можно купить 300 ₽ 5 900 ₽ −95%
Курсы по RAG и векторным базам данных
Подпишитесь, чтобы первыми узнавать о новых складчинах и выгодных предложениях в этом направлении
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
Базовые навыки программирования
Эта тема предполагает работу с кодом и базами данных, уточните требуемый уровень подготовки перед записью.
Конкретная векторная база
Разные векторные базы данных отличаются по устройству и цене, уточните, с какой именно работает курс.
Качество поиска фрагментов
Проверьте, разбирает ли программа настройку точности поиска — от этого напрямую зависит качество итоговых ответов модели.
Можно купить Можно купить Как работает складчина
- Выберите материал
Сравните программу, автора, отзывы и размер взноса в карточке.
- Проверьте статус
Готовый курс можно приобрести. В предзаказ можно записаться и дождаться уведомления о старте.
- Внесите свою долю
Перед оплатой проверьте актуальную сумму: взнос в предзаказе может измениться.
- Получите доступ
После подтверждения оплаты следуйте инструкции из письма. Если нужна помощь, обратитесь в поддержку.
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.