Создание RAG-чатбота с использованием Python, LangChain и pgvector

Хотите создавать ИИ-приложения, которые действительно понимают ваши специфические данные? Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это современный стандарт создания чат-ботов, которые выходят за рамки общих обучающих данных и предоставляют точные, контекстно-зависимые ответы. Этот курс научит вас проектировать и внедрять практический RAG-пайплайн с использованием Python, LangChain и pgvector. Вы узнаете, как подготавливать текстовые документы, генерировать семантические эмбеддинги, сохранять их в векторной базе данных и подключать Large Language Model (LLM) для получения высокорелевантных ответов в конкретной предметной области. Чему вы научитесь: • Поймете фундаментальную архитектуру и терминологию Retrieval-Augmented Generation. • Научитесь обрабатывать и разделять на части пользовательские текстовые данные для оптимальной генерации эмбеддингов и поиска. • Настроите pgvector для эффективного хранения и поиска векторных представлений. • Создадите модульные и масштабируемые рабочие процессы ИИ с использованием фреймворка LangChain. • Примените основы современного prompt engineering для уменьшения галлюцинаций и повышения точности. • Реализуете паттерны поиска, которые напрямую связывают вашу базу знаний с LLM. Курс начинается с основополагающих концепций векторного поиска и эмбеддингов, после чего переходит к практическим текстовым упражнениям по программированию. Шаг за шагом вы будете изучать пояснения и писать код для создания полноценной RAG-системы — от первоначальной загрузки данных до финального диалогового пайплайна. Предназначен для бэкенд-разработчиков, энтузиастов данных и Python-программистов, которые являются новичками в ИИ-инженерии и хотят освоить создание специализированных чат-ботов без предварительного опыта в машинном обучении. Начните создавать интеллектуальных ИИ-ассистентов на основе данных уже сегодня.