Le module sur le reranking a complètement changé ma façon d'aborder mes pipelines RAG, je ne pensais pas que ça ferait une telle différence sur la pertinence des résultats. L'utilisation de LangChain pour combiner recherche hybride et réécriture de requêtes est expliquée de manière très concrète.
RAG с Python: Hybrid Search, Reranking и Rewriting
Научитесь создавать современные приложения Retrieval-Augmented Generation, используя LangChain, векторные базы данных и методы интеллектуального поиска с нуля.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Большие языковые модели мощны, но им часто не хватает доступа к вашим конкретным данным. Retrieval-Augmented Generation (RAG) устраняет этот пробел, позволяя подключать AI к пользовательским базам знаний. В этом текстовом курсе вы изучите, как создавать надежные RAG-системы с помощью Python. Начиная с фундаментальных концепций, вы перейдете к внедрению современных методов, таких как hybrid search, result reranking и query rewriting, чтобы значительно повысить точность ответов AI.
Чему вы научитесь:
- Понимать основную архитектуру и терминологию Retrieval-Augmented Generation;
- Создавать базовые RAG-конвейеры с использованием Python и LangChain;
- Внедрять векторные базы данных для хранения и извлечения эмбеддингов документов;
- Применять методы hybrid search, сочетающие ключевые слова и семантический поиск;
- Повышать точность AI с помощью паттернов result reranking и query rewriting;
- Изучать современные концепции Agentic AI для автономного извлечения данных.
Курс начинается с четких определений терминологии AI, после чего переходит к практическим реализациям на Python. Вы изучите подробные объяснения, разберете фрагменты кода и пошагово попрактикуетесь в создании текстовых систем поиска AI. Этот курс предназначен для начинающих и будущих разработчиков; предварительный опыт работы с продвинутым машинным обучением не требуется. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть возможности современного RAG и создавать более умные приложения, управляемые данными.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы (6)
Selama ini saya cuma tahu RAG sebatas 'ambil dokumen terus masukin ke prompt', tapi kursus ini benar-benar membongkar detail yang sering dilewatkan seperti hybrid search dan reranking. Bagian yang paling membuka mata saya adalah query rewriting, ternyata banyak hasil pencarian yang buruk itu bukan karena embedding jelek tapi karena pertanyaan awal dari user memang ambigu. Contoh kode dengan LangChain dijelaskan langkah demi langkah sehingga saya bisa langsung praktik di proyek sendiri tanpa kebingungan. Urutan materinya juga masuk akal, dari retrieval sederhana sampai pipeline lengkap yang menggabungkan semua teknik. Setelah menyelesaikan kursus ini, hasil pencarian RAG saya jauh lebih relevan dibanding sebelumnya.
Давно искал внятное объяснение гибридного поиска, и здесь наконец сложилась картина: как совмещать плотные эмбеддинги с BM25 и зачем потом прогонять результаты через реранкер. Особенно зашёл блок про переписывание запроса перед обращением к векторной базе — раньше я недооценивал этот шаг, а он реально поднял качество выдачи в моём проекте на LangChain. Примеры рабочие, всё запускается без танцев с бубном. Единственное, по выбору самой векторной БД хотелось бы поглубже, но в целом курс закрыл почти все мои вопросы по RAG.
أخيرًا شرح واضح لكيفية دمج البحث الهجين وإعادة الترتيب في نظام RAG بدلاً من الاكتفاء بالاسترجاع البسيط. الجزء الخاص بإعادة صياغة الاستعلامات باستخدام LangChain كان عمليًا جدًا وساعدني في تحسين دقة النتائج بشكل ملموس.
Hibrit arama ve reranking konularını bu kadar net anlatan başka bir kaynak bulamamıştım. LangChain ile query rewriting kısmını uygulamalı örneklerle göstermesi, RAG pipeline'ının neden bazen alakasız sonuç döndürdüğünü anlamamı sağladı.
Good deep dive into the parts of RAG that most tutorials skip, especially the hybrid search and reranking sections which finally explained why my retrieval results were mediocre. The LangChain code examples are solid, though the query rewriting module could use a bit more explanation on tuning the prompts.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
13,99 €
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI-клонирование голоса: создайте свой персональный цифровой голос
Сертификат
Практика
13,99 €
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
AI для преподавателей ESL: уроки, тексты и тесты
Сертификат
Практика
13,99 €
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Генеративный AI для тату-мастеров: дизайн и размещение
Сертификат
Практика
13,99 €
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство