О курсе

RAG Engineer PRO — это комплексная программа, состоящая из пяти курсов, которая ведет от прототипа до продакшн-бота с семантическим поиском. В рамках программы рассматриваются все этапы создания RAG-системы: подготовка данных (разбиение на чанки, метаданные, нормализация), выбор и настройка векторных баз данных (FAISS, Weaviate, Qdrant), построение пайплайна эмбеддингов и индексации, реализация retrieval, hybrid-search и reranking. Также изучается создание LangChain-цепочек с промпт-шаблонами и few-shot, организация structured output и валидация ответов. Отдельное внимание уделяется разработке REST API на FastAPI с эндпоинтами, авторизацией и логированием, а также автоматизации с помощью Bash и контролю версий в Git. Программа включает написание тестов, проведение A/B-тестов для промптов и оценку метрик качества (Recall@K, latency). В итоге предполагается создание портфолио-проекта RAG-ассистента с документацией и шаблонами кода.

Что рассматривается в программе

  • проектирование архитектуры RAG-систем под конкретную задачу
  • подготовка данных: разбиение на чанки, метаданные, нормализация
  • выбор и настройка векторных БД (FAISS, Weaviate, Qdrant)
  • построение пайплайна эмбеддингов и индексации
  • реализация retrieval, hybrid-search и reranking
  • создание LangChain-цепочек, промпт-шаблонов и few-shot
  • организация structured output и валидации ответов
  • разработка REST API на FastAPI с авторизацией и логированием

Кому может быть полезен курс

  • разработчикам, знакомым с основами Python, которые интересуются построением RAG-систем
  • аналитикам, которым нужно ознакомиться с практическими аспектами семантического поиска и обработки данных
  • специалистам, планирующим освоить инструменты LangChain, векторные БД и FastAPI для создания продакшн-решений

Вопросы о программе

Какие темы охватывает программа RAG Engineer PRO?

Программа охватывает полный цикл создания RAG-системы: подготовку данных, индексацию в векторных БД, retrieval, hybrid-search, reranking, создание LangChain-цепочек, разработку REST API на FastAPI, тестирование и деплой.

Какие инструменты и технологии рассматриваются в курсе?

В курсе рассматриваются LangChain, векторные базы данных FAISS, Weaviate, Qdrant, FastAPI, а также Bash и Git для автоматизации и контроля версий.

Для кого предназначен этот курс?

Курс предназначен для разработчиков и аналитиков, знакомых с основами Python, которые хотят научиться строить RAG-системы от прототипа до продакшн-бота.

Что будет результатом прохождения программы?

По итогам программы предполагается создание портфолио-проекта RAG-ассистента с документацией, метриками качества (Recall@K, latency) и готовыми шаблонами кода.