Ярослав Шуваев → RAG / Karpov.courses - боты и автоматизация LLM
189 P
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
Страница посвящена обучающему материалу «Ярослав Шуваев → RAG / Karpov.courses - боты и автоматизация LLM», доступному в каталоге Sklads.net.
Год выпуска курса — 2025.
В нашем каталоге курс доступен за 189 рублей.
Материал относится к категории «Программирование».
Другие курсы автора «Ярослав Шуваев → RAG» можно найти по имени через поиск Sklads.net.
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!
Часто задаваемые вопросы о складчинах
Что такое складчина?
Складчина — это совместная покупка обучающего материала несколькими участниками. Благодаря этому стоимость курса распределяется между покупателями, и итоговая цена получается значительно ниже предложения автора.
Почему цена ниже, чем на официальном сайте?
Материалы приобретаются совместно, поэтому вам не нужно оплачивать полную авторскую стоимость. На странице товара может быть указана цена оригинального предложения, чтобы вы могли сравнить её со стоимостью на Sklads.net.
Что входит в комплект материалов?
Обычно в комплект входят записи уроков, дополнительные файлы, инструкции, презентации, таблицы и другие материалы, предусмотренные программой курса. Точный состав зависит от конкретного товара и указывается в его описании.
Как я получу доступ после оплаты?
После подтверждения оплаты ссылка на материалы автоматически отправляется на указанную электронную почту. Если вы вошли в аккаунт перед покупкой, ссылка также может быть доступна непосредственно на странице товара.
Можно ли проверить наличие курса до покупки?
Да. По запросу мы можем предоставить подтверждение наличия материалов: дополнительные скриншоты, запись экрана, пример файла или фрагмент одного из уроков.
Что делать, если курс был обновлён автором?
Если у нас появляется новая версия материала, информация об обновлении может быть указана на странице товара. По вопросам актуальности конкретного курса можно обратиться в поддержку перед покупкой.
На какой срок предоставляется доступ?
Доступ к материалам предоставляется без ограничения по времени, пока ссылка остаётся активной. Для надёжности рекомендуем сохранить материалы на своё устройство или личное облако после получения.
Возможен ли возврат средств?
Возврат возможен, если после оплаты вы не получили доступ к приобретённому материалу и проблема не была устранена поддержкой.