Чему вы научитесь:
📍Научитесь создавать системы семантического поиска и чат-ботов на основе векторных баз данных.
📍Практический курс: развёртываем Qdrant, Weaviate и FAISS, работаем с эмбеддингами, строим vector databases, интегрируем с LLM через retrieval augmented generation. Финальный проект: поисковый API и RAG-бот на вашей базею.
📍Понимать, как работают векторные представления (embeddings) и алгоритмы поиска ближайших соседей.
📍Устанавливать и запускать Qdrant, Weaviate и FAISS в Docker, Kubernetes и облачных платформах.
Генерировать эмбеддинги с помощью OpenAI, Cohere, sentence-transformers и open-source моделей.
📍Создавать коллекции и индексировать миллионы векторов без потери скорости поиска.
📍Выбирать оптимальные индексы: HNSW для быстрого поиска, IVF-PQ для экономии памяти, ScaNN для GPU.
📍Настраивать фильтрацию по метаданным и комбинировать её с векторным поиском.
📍Строить гибридный поиск: объединять семантический поиск (ANN) с классическим BM25.
📍Реализовывать мультимодальный поиск текст↔изображение с использованием CLIP-моделей.
📍Подключать vector database к языковым моделям (GPT-4, Claude, Llama) для RAG-архитектуры.
📍Создавать чат-ботов, которые отвечают на вопросы на основе корпоративной базы знаний.
📍Обрабатывать документы: chunking, извлечение текста из PDF/Word, создание эмбеддингов.
📍Измерять качество поисковой выдачи метриками.
📍Настраивать threshold для отсечения нерелевантных результатов и контроль галлюцинаций LLM.
📍Оптимизировать производительность: батчинг, кеширование, асинхронные запросы.
📍Реализовывать sharding и репликацию для горизонтального масштабирования
📍Строить CI/CD пайплайн: автотесты качества поиска, Docker-образы, GitHub Actions.
📍Деплоить векторную базу и RAG-систему на production (Render, Railway, AWS, GCP)
📍Мониторить latency, throughput и качество выдачи в реальном времени.
📍Защищать систему от векторного взрыва: дедупликация, TTL, лимиты на размер базы.
📍Принимать архитектурные решения: когда выбрать облачное решение (Pinecone, Qdrant Cloud) vs самостоятельный хостинг.
📍RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это технология, которая позволяет языковым моделям работать с актуальными данными и корпоративными знаниями. Вместо того чтобы полагаться только на обучающие данные, RAG-системы находят релевантную информацию в векторных базах и используют её для генерации точных ответов.
☁️ Облако скачать бесплатно
🗣Язык: Русский
💰Цена: 19 990₽
💿Размер: 30MB
⏰ Длительность: 30часов
#Нейросети #NoCode #Бот
IT MEGA