Главная » Программирование » Ярослав Шуваев → RAG / Karpov.courses - боты и автоматизация LLM

Ярослав Шуваев → RAG / Karpov.courses - боты и автоматизация LLM

Name: Ярослав Шуваев → RAG / Karpov.courses - боты и автоматизация LLM
Author: Admin

6 б Облако Mail

189 P

В корзину Купить

Артикул: 12414

В наличии

Автор курса: Ярослав Шуваев → RAG Категория: Программирование Дата выхода: 2025 Продажник от автора: Перейти

Описание

Научитесь создавать AI-инструменты, которые помогают в работе:

Находят нужную информацию
Отвечают на вопросы
Получают данные из внешних сервисов — от no-code прототипа до простого Python-бота

О курсе:

Это практический интенсив, на котором вы шаг за шагом пройдёте путь от простой no-code сборки до локального приложения с поиском по документам, подключением сервисов и Telegram-интерфейсом
За 4 вебинара вы получите необходимые навыки LLM-инженера и соберёте основу ассистента: настроите поиск и обработку ваших данных, подключите инструменты, добавите свою логику и запустите Telegram-бота с фоллбэком на GPT-4o
Программа выстроена так, чтобы вы понимали не только шаги, но и общую логику работы AI-ассистентов: подготовку данных, механизм поиска, подключение инструментов через MCP и выполнение запросов

Кому подойдёт этот курс:

Аналитикам

Проектирование и сборка прототипов AI-сервисов
Интеграция внешних инструментов через MCP-сервер
Работа с векторными базами данных для поиска по документации

Разработчикам и QA-инженерам

Архитектурный паттерн RAG и компоненты современного AI-стека
Сервер локальных моделей (Ollama) и векторная БД (pgvector)
MCP-сервер для интеграции инструментов

IT-специалистам, DevOps и архитекторам

Интеграция LLM-компонентов в IT-ландшафт компании
Развертывание локальных моделей через Ollama и работа с векторными БД
Подключение внешних сервисов, создание безопасных и масштабируемых AI-ассистентов

Как проходит обучение:

Удобное время занятий: все уроки онлайн, можно задавать вопросы и разбирать кейсы в реальном времени.
Фокус на практику: вы делаете всё своими руками — от сборки Flowise до Telegram-бота.
Постоянный доступ к материалам: записи, код, пайплайны и инструкции остаются у вас навсегда.
Поддержка преподавателя: уточнение деталей, разбор ошибок и рекомендации прямо на занятии.

Чему вы научитесь:

Быстро находить информацию в документах
Соберёте ассистента, который понимает файлы и помогает искать данные.
Получать данные из внешних сервисов
Настроите API через MCP для подгрузки погоды, курсов или метрик.
Настраивать поведение (Low-code)
Научитесь управлять поиском, обрабатывать ошибки и переключать модели.
Создавать прототипы на базе LLM
Разберётесь с цепочками поиска, инструментами и тестированием функций.
Работать с локальной векторной базой и API
Освоите сплиттинг текста, Pgvector и FastAPI для семантического поиска.
Собирать Telegram-ассистента
Создадите бота на Python, настроите Webhook, авторизацию и работу через Ollama.

Программа курса:

Тема 1. Сборка первого ассистента в Flowise без кода.

Загрузка документов, обработка текста и подключение модели в визуальном интерфейсе.

Тема 2. Подключение внешних сервисов через MCP.

Добавление инструментов (API) и разбор работы Model Context Protocol.

Тема 3. Настройка поведения с помощью Low-code.

Внедрение JS/Python фрагментов для управления поиском и обработки ошибок.

Тема 4. Цепочка обработки запросов в LangChain.

Организация последовательности «поиск — модель — инструменты». OpenAI Functions и Ollama.

Тема 5. Локальный поиск по документам и API.

Хранение в Pgvector, запросы через FastAPI и вайб-кодинг в Cursor.

Тема 6. Сборка Telegram-ассистента.

Настройка команд, Webhook, авторизации и работы через Ollama.

Преподаватель Ярослав Шуваев:

20+ лет опыта в цифровой разработке.
10+ лет внедрения инноваций в корпорациях (Альфа-Банк, Ак Барс Банк, МТС, Viasat).
10+ лет опыта в корпоративном обучении.

ИСТОЧНИК

СКАЧАТЬ

Вы находитесь на странице курса «Ярослав Шуваев → RAG / Karpov.courses - боты и автоматизация LLM». Материал относится к 2025 году и может быть полезен для вашего развития. Все курсы у нас предлагаются по доступной цене, значительно ниже оригинальной стоимости автора — рублей. На сайте Sklads.net вы можете приобрести данный курс всего за 189 рублей. Для каждого курса доступен оригинальный продажник, чтобы вы могли ознакомиться перед покупкой. Данный обучающий материал относится к рубрике «Программирование», которая пользуется популярностью у наших покупателей. Также на Sklads.net вы найдете множество других курсов от автора «Ярослав Шуваев → RAG» — просто введите его имя в поиск.

Показать полностью

✅ После оплаты система мгновенно направит на вашу почту ссылку(и) на курс, регистрация необязательна!

🛑 Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь и Вы получите ссылку не только на почту, но и на странице товара.

📲 Наши отзывы на сайте | в Telegram (кликабельно)

🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.

🔆 Нашли дешевле в другом месте? Сделаем цену ещё ниже чем там где вы нашли!

✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@coursx.net Мы всегда на связи!

Поделиться страницей

Также смотрите

Арнольд Оберлейтер - MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n Udemy / Арнольд Оберлейтер - Агентный ИИ Буткемп: ИИ агенты при помощи Python, n8n, MCP & RAG Udemy - Damian Danelczyk, Krystian Wojtarowicz → Полный интенсивный курс по MCP с n8n (без кода)Udemy / Арнольд Оберлейтер - Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n (2025)Udemy - Arnold Oberleiter ― Голосовые агенты ИИ: автоматизация с помощью Vapi, ElevenLabs, n8n и MCP

Часто задаваемые вопросы

Как приобрести инфопродукт? Почему такая низкая цена? Какие у меня гарантии? С каких стран можно оплатить? На какое время выдается доступ? Возможен ли возврат средств за купленный товар?

Другие инфопродукты

Бизнес, менеджмент, продажи / Нейросети

Мария Франк - Курс по нейросетям KAIF

289 ₽