Fine-Tuning эмбеддингов и RAG для семантического поиска

Piotr Nowak PL Подтверждённый учащийся

★ 5 · 22 июля 2026

Zawsze traktowałem modele embeddingów jak czarną skrzynkę, a ten kurs naprawdę je odczarował. Nauczyłem się nie tylko korzystać z gotowych modeli, ale też je dostrajać pod własną domenę, co znacząco poprawiło trafność wyszukiwania. Część o ewaluacji embeddingów była dla mnie odkryciem, bo wcześniej nie wiedziałem, jak mierzyć ich jakość. Połączenie tego z RAG pokazało, jak zbudować kompletny system, który faktycznie zwraca sensowne wyniki. Wszystko podane praktycznie, z kodem, który od razu przetestowałem na swoich danych. Semantyczne wyszukiwanie w moim projekcie działa teraz znacznie lepiej. Zdecydowanie polecam.

Jefri Al Buchori ID

★ 4 · 21 июля 2026

Bagian fine-tuning embedding-nya sangat membantu untuk kasus pencarian di domain spesifik saya, meski penjelasan soal reranking agak terlalu cepat.

Carlos Aguilar PE Подтверждённый учащийся

★ 5 · 20 июля 2026

Mejoró muchísimo mi sistema de búsqueda semántica.

Regina Romero CO

★ 5 · 20 июля 2026

No tenía ni idea de cómo entrenar embeddings propios hasta este curso, y ahora entiendo por qué mi sistema de búsqueda semántica daba resultados tan mediocres antes. La parte de evaluación con métricas de recall me ayudó a comparar de forma objetiva el modelo base contra el fine-tuneado. Lo apliqué en un buscador interno de documentos y la diferencia se nota de inmediato.

Myint Myint Soe MM Подтверждённый учащийся

★ 5 · 10 июля 2026

I went into this course thinking I already understood embeddings, and quickly realized how much I was missing. The walkthrough of fine-tuning an embedding model on domain-specific pairs made a real difference in my search results at work, queries that used to return irrelevant chunks now actually match intent. What stood out most was the evaluation section, showing how to measure retrieval quality before and after fine-tuning instead of just eyeballing results. The RAG pipeline build at the end tied everything together nicely, from chunking strategy to reranking. It's rare to find a course that goes this deep into the evaluation side rather than just the flashy demo part.

Sebastián Pérez PE Подтверждённый учащийся

★ 5 · 28 июня 2026

El módulo de RAG explica de forma clara cómo combinar chunking y reranking para mejorar resultados de búsqueda semántica.

Clodagh Murray IE Подтверждённый учащийся

★ 5 · 27 июня 2026

यह कोर्स embeddings को fine-tune करने का तरीका बहुत ही व्यवहारिक ढंग से समझाता है, जो मुझे कहीं और नहीं मिला। मैंने अपने ऑफिस के सर्च सिस्टम पर RAG pipeline लागू किया और नतीजे पहले से कहीं ज्यादा सटीक आए। खासकर evaluation वाला हिस्सा बहुत काम का लगा क्योंकि सिर्फ थ्योरी नहीं बल्कि असली डेटा पर टेस्टिंग दिखाई गई है।

Charlotte Jackson NZ Подтверждённый учащийся

★ 4 · 23 июня 2026

The RAG pipeline sections are excellent and practical, but the embedding math portion could use a slower walkthrough for beginners.

Émilie Lambert MC Подтверждённый учащийся

★ 5 · 21 июня 2026

L'approche pour évaluer la qualité de récupération avant et après le fine-tuning des embeddings est exactement ce qui manquait à mes projets RAG.

Hadiza Yusuf NG Подтверждённый учащийся

★ 5 · 3 июня 2026

Real depth on fine-tuning embeddings, not fluff.

Зауреш Каримова KZ

★ 5 · 31 мая 2026

Раздел про дообучение эмбеддингов на своих данных реально помог поднять точность поиска в моём RAG-проекте.

Letícia Fernandes BR Подтверждённый учащийся

★ 4 · 27 мая 2026

O curso explica bem como treinar embeddings personalizados e por que isso melhora a busca semântica em comparação com modelos genéricos. Apliquei o pipeline de RAG em um protótipo interno e os resultados de recuperação ficaram bem mais relevantes. A única coisa é que a parte de avaliação de métricas poderia ter mais exemplos práticos.