RAG Engineer PRO

Программа обучения инженеров RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation), охватывающая полный цикл разработки: от подготовки данных до деплоя готового решения. Курс ориентирован на разработчиков и аналитиков с базовыми знаниями Python, желающих создавать интеллектуальные системы поиска и обработки информации.

В процессе обучения рассматриваются ключевые этапы построения RAG: подготовка текстовых данных (chunking, нормализация), настройка индексации и использование векторных баз данных. Особое внимание уделяется выбору архитектуры, реализации гибридного поиска, стратегии переранжирования результатов (reranking) и настройке цепочек вызовов через LangChain. Техническая часть включает создание REST API на FastAPI, настройку логирования, авторизации и тестирование системы на метриках качества (Recall@K, latency).

Курс состоит из пяти тематических блоков, включающих работу с инструментами FAISS, Weaviate, Qdrant, а также основы Bash и Git для управления версиями и автоматизации. Итогом обучения становится рабочий проект RAG-ассистента с настроенным пайплайном и документацией.