Создание AI-агентов поддержки с использованием RAG и передачи управления человеку — WalkSelf
4.7 (20) ⏱ 3 ч 📚 30 уроков 🎧 Аудиоверсия

Создание AI-агентов поддержки с использованием RAG и передачи управления человеку

Научитесь проектировать интеллектуальных ботов поддержки с использованием Retrieval-Augmented Generation и беспрепятственно передавать сложные вопросы операторам-людям.

  • 💬 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

Поддержка клиентов стремительно развивается с появлением агентного AI. Создание интеллектуальных ботов, которые могут точно отвечать на запросы и знают, когда нужно отступить, является важным навыком для современной разработки продуктов. В этом текстовом курсе вы научитесь проектировать и внедрять AI-агентов поддержки клиентов, адаптированных для SaaS-сред. Начиная с основополагающих концепций AI, вы изучите, как подключать языковые модели к вашим собственным данным и создавать надежные механизмы отката для вмешательства человека. Что вы узнаете: - Поймете основы агентного AI и современных языковых моделей. - Создадите конвейеры Retrieval-Augmented Generation (RAG) для ответов на вопросы с использованием пользовательских данных. - Будете эффективно хранить и извлекать информацию, используя базовые концепции векторных баз данных. - Спроектируете плавные рабочие процессы передачи управления человеку для сложных эскалаций клиентов. - Примените техники prompt engineering для обеспечения точных и безопасных ответов агентов. Курс начинается с разъяснения ключевой терминологии AI, после чего вы познакомитесь с архитектурой современного бота поддержки. Вы изучите практические примеры и письменные упражнения, которые демонстрируют, как маршрутизировать запросы пользователей, управлять контекстом и обрабатывать эскалации. Этот курс предназначен для начинающих, будущих разработчиков продуктов и сотрудников технической поддержки, предварительный опыт работы с AI не требуется. Начните чтение сегодня, чтобы создать своего первого интеллектуального агента поддержки клиентов.

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
    3 ч практического материала

Отзывы (20)

Tomáš Ševčík SK Подтверждённый учащийся
★ 4 · 27 июля 2026

Solid coverage of building a RAG pipeline for support tickets, and the human handoff section is genuinely useful. Pacing slows down a bit in the middle when it gets into vector database tuning, but I still came away with a working bot.

임하윤 KR Подтверждённый учащийся
★ 5 · 26 июля 2026

RAG로 문서를 검색해서 답변하는 부분도 좋았지만, 사람에게 넘기는 핸드오프 로직을 이렇게 자세히 알려주는 강의는 처음이었어요. 실습을 따라가다 보니 제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 구조가 나왔습니다.

Abigail Dubois CA Подтверждённый учащийся
★ 5 · 24 июля 2026

I've built a few chatbots before but always struggled with the moment where the AI should just admit it doesn't know and pass things over to a real person. This course tackles that head-on, walking through the retrieval setup first and then layering in the handoff logic once the basics are solid. The instructor uses a support-ticket scenario throughout, so every concept feels grounded in something you'd actually build at work rather than a toy example. By the middle of the course I had my own vector store hooked up and answering questions from a small documentation set. The handoff section alone made this worth it, since it's the part every other RAG tutorial seems to skip.

Lucas Becker LU Подтверждённый учащийся
★ 4 · 24 июля 2026

Construire un bot de support qui s'appuie sur la récupération augmentée pour répondre, puis passe le relais à un humain quand ça coince, c'est exactement ce qu'il me fallait. La logique d'escalade vers un agent humain était particulièrement bien expliquée. J'aurais aimé davantage sur la gestion de l'historique de conversation, mais dans l'ensemble je le recommande.

Abebech Tilahun ET Подтверждённый учащийся
★ 5 · 21 июля 2026

The way this course ties retrieval-augmented generation together with a real human-handoff flow is something I hadn't seen explained this clearly before.

Niamh Doyle IE Подтверждённый учащийся
★ 5 · 21 июля 2026

Finally a RAG course that covers handoff too.

Khairul Anwar bin Mohd Yusof MY
★ 5 · 14 июля 2026

Bot sokongan yang saya bina kini boleh jawab guna RAG dan serahkan kes rumit kepada manusia dengan lancar.

Alice Moretti IT
★ 4 · 3 июля 2026

Ottimo su RAG, un po' veloce sull'handoff.

إبراهيم منصور EG Подтверждённый учащийся
★ 5 · 29 июня 2026

इस कोर्स में RAG के साथ सपोर्ट बॉट बनाना बहुत आसान तरीके से समझाया गया है। जो बात सबसे ज्यादा पसंद आई वो है इंसान को हैंडओवर करने वाला हिस्सा, जो ज्यादातर कोर्स में छोड़ दिया जाता है।

Mia Hoffmann AT Подтверждённый учащийся
★ 5 · 26 июня 2026

Ich habe schon einige Kurse zu Chatbots gemacht, aber dieser hier zeigt zum ersten Mal wirklich sauber, wie man RAG mit einem Support-Bot verbindet. Besonders gut fand ich den Teil über die Übergabe an einen menschlichen Mitarbeiter, wenn der Agent nicht weiterweiß – das wird in den meisten Tutorials komplett ausgelassen. Die Beispiele mit der Vektordatenbank sind Schritt für Schritt aufgebaut, sodass man nie das Gefühl hat, etwas verpasst zu haben. Am Ende hatte ich einen funktionierenden Prototypen, der Anfragen aus meiner eigenen Dokumentation beantwortet und bei Unsicherheit sauber übergibt. Für alle, die einen echten Support-Bot bauen wollen und nicht nur ein Spielzeug-Beispiel, ist das genau richtig.

정다은 KR Подтверждённый учащийся
★ 4 · 24 июня 2026

RAG 기본기부터 차근차근 설명해줘서 벡터 데이터베이스가 처음인 저도 어렵지 않게 따라갔습니다. 특히 사람에게 넘기는 핸드오프 부분을 실제 시나리오로 보여준 게 인상적이었어요. 다만 후반부로 갈수록 진도가 좀 빨라져서 몇몇 구간은 두 번씩 돌려봐야 했습니다. 그래도 전체적으로 실무에 바로 써먹을 수 있는 내용이 많아서 만족스러웠어요.

Pedro Souza BR Подтверждённый учащийся
★ 4 · 18 июня 2026

Já tinha tentado montar um chatbot de suporte antes, mas sempre travava quando o cliente fazia uma pergunta fora do script. Aqui aprendi a usar RAG para fundamentar as respostas na base de conhecimento real, o que reduziu muito as alucinações. A parte que mais me ajudou foi a do encaminhamento para um atendente humano sem perder o contexto da conversa. Os exemplos eram realistas e fáceis de adaptar ao meu caso. Senti falta de algo mais sobre métricas de satisfação, mas no geral valeu muito a pena.

Fernanda Soto CR
★ 4 · 18 июня 2026

Llevaba tiempo buscando un curso que no se quedara solo en la parte de RAG y por fin encontré uno que también explica bien el traspaso a un agente humano. La estructura es clara, primero se monta la base vectorial y luego se añade la lógica de conversación paso a paso. Los ejemplos de código son fáciles de seguir incluso si no tienes mucha experiencia previa con estas herramientas. Lo único que le pondría pega es que la parte final sobre monitoreo del bot en producción se queda un poco corta. Aun así, terminé con un agente funcional que responde dudas reales y sabe cuándo derivar a una persona.

Rafael Pinto BR
★ 5 · 17 июня 2026

O curso explica muito bem como montar a base vetorial e depois conectar isso a um fluxo de atendimento real. A parte sobre transferir a conversa pra um humano quando o bot trava foi o que mais me ajudou, porque isso quase nunca é ensinado direito.

Ama Oduro GH Подтверждённый учащийся
★ 5 · 3 июня 2026

Clear walkthrough of RAG plus the handoff logic, which is the part most tutorials skip entirely.

Puck Peters NL Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2 июня 2026

Wat dit onderscheidt van andere RAG-cursussen is het stuk over human handoff, iets waar de meeste tutorials gewoon overheen fietsen. De opbouw is heel logisch: eerst de retrieval-pijplijn met een vectordatabase, daarna pas de gesprekslogica en escalatie naar een medewerker. Ik vond het fijn dat elke stap direct met code werd getoond in plaats van alleen dia's met theorie. Tegen het einde had ik een werkende supportbot die twijfelgevallen automatisch doorstuurt, precies wat ik voor mijn eigen project nodig had. Voor iedereen die verder wil dan een simpele chatbot demo is dit precies goed.

Camille Fournier BE Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2 июня 2026

La partie sur le RAG est bien expliquée, mais ce qui m'a vraiment marqué c'est la gestion du transfert vers un humain quand le bot ne sait plus répondre. J'ai pu reproduire tout le flux avec mes propres documents sans trop de galère.

محمد الحسن JO Подтверждённый учащийся
★ 5 · 30 мая 2026

شرح ممتاز لبناء بوت دعم ذكي.

Alejandro Valverde CR Подтверждённый учащийся
★ 5 · 28 мая 2026

Me encantó cómo el curso conecta la recuperación de documentos con la lógica de conversación de forma tan natural. Terminé con un bot que realmente sabe cuándo pedir ayuda a una persona en vez de inventar respuestas.

Mia Becker CH Подтверждённый учащийся
★ 5 · 27 мая 2026

Die Kombination aus RAG und einer echten Übergabe an einen Mitarbeiter ist selten so gut erklärt wie hier. Ich konnte die Schritte direkt an meinem eigenen Dokumentationsset ausprobieren und hatte am Ende einen funktionierenden Support-Bot.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

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