Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n

Арнольд Оберлейтер разбирает, как создавать чат-ботов RAG и ИИ-агентов с помощью пользовательских GPT, API, Flowise и n8n, подключать к ним собственные данные и размещать готовые приложения.

Основы RAG

Вы разберёте работу больших языковых моделей, вызов функций и взаимодействие через API. Автор объясняет, зачем в RAG нужны фрагментация данных, встраивания и векторные базы, а также показывает настройки ChatGPT, пользовательские GPT, OpenAI Playground и NotebookLM. В числе рассматриваемых моделей и сервисов — ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral и Grok; отдельно затрагиваются вычисления во время тестирования.

Данные и локальные чат-боты

В курсе показывают, как собирать ботов на материалах из PDF, HTML-страниц, видео YouTube и файлов CSV, а также настраивать ответы под заданный стиль письма. Для локальной работы автор использует Ollama и AnythingLLM: объясняет установку, выбор моделей, требования к оборудованию и настройку фрагментации и встраиваний. Поведение бота регулируют системными подсказками и температурой; среди возможностей агента рассматриваются веб-поиск и сбор данных.

Агенты и автоматизация

В Flowise вы будете работать с OpenAI API, LangChain и LangGraph, собирать чат-потоки с веб-скрапингом и векторными базами, настраивать интерфейс чат-бота и подключать инструменты, включая электронную почту, календарь и Airtable. Автор также рассматривает Pinecone, Supabase и Postgres, последовательных агентов и процессы с участием человека. В n8n разбираются локальная установка, триггеры и действия, узлы ИИ-агентов, обновление Pinecone через Google Диск и создание ботов на основе содержимого сайтов.

Размещение и специальные методы

Автор показывает размещение приложений Flowise и n8n на Render и их встраивание в сайты, в том числе на WordPress. Отдельные темы — оформление интерфейса, предложение ботов клиентам и их продвижение. Среди более сложных методов рассматриваются веб-хуки, действия GPT, MCP с Claude Desktop, серверы и клиенты MCP в n8n, Cache-Augmented Generation, GraphRAG, LightRAG, контекстное извлечение и настройка Top-K.

Безопасность и формат

Курс затрагивает джейлбрейки, инъекции подсказок, отравление данных, авторские права, GDPR и Закон ЕС об искусственном интеллекте. Он адресован тем, кто хочет собирать агентов RAG для собственных задач или бизнеса и автоматизировать процессы. В программе 10 разделов и 100 лекций общей продолжительностью 17 часов 56 минут; язык обучения — английский, доступны русские субтитры и озвучка с помощью ИИ.