🔍 Поиск знаний

Векторные БД, поиск, системы вопросов-ответов

← Назад
Средний

📚 Модули обучения (5)

🔒 Введение в RAG Зависит

Принципы RAG, векторные базы данных, когда использовать

Сначала пройдите:
  • {'id': 'M4-llm-module-1', 'title': 'M4.1 · Введение в LLM'}
🔒 Векторные embeddings Зависит

Методы векторизации, метрики сходства, размерность

Сначала пройдите:
  • {'id': 'M5-rag-module-1', 'title': 'M5.1 · Введение в RAG'}
🔒 Построение RAG систем Зависит

Индексация, retrieval, генерация ответов, reranking

Сначала пройдите:
  • {'id': 'M5-rag-module-2', 'title': 'M5.2 · Векторные embeddings'}
🔒 Оптимизация RAG Зависит

Улучшение качества поиска, кэширование, hybrid search

Сначала пройдите:
  • {'id': 'M5-rag-module-3', 'title': 'M5.3 · Построение RAG систем'}
🔒 Итоговый проект Зависит

Собственная RAG система для документов

Сначала пройдите:
  • {'id': 'M5-rag-module-4', 'title': 'M5.4 · Оптимизация RAG'}

💬 Чат с наставником

Привет! 👋

Я помогу тебе освоить ИИ-компетенции. С чего начнём?