Стоимость курса
39 200 ₽
Рассрочка от 3 267 ₽/мес
Срок обучения: 1 месяц

Курс RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели) от Karpov Courses

Стоимость курса
39 200 ₽
Рассрочка от 3 267 ₽/мес
Срок обучения: 1 месяц

Курс «RAG-боты и автоматизация LLM» от karpovcourses — это практический интенсив, который познакомит вас с передовыми методами создания интеллектуальных агентов на базе больших языковых моделей (LLM). В рамках курса вы последовательно освоите весь процесс разработки RAG-ботов (Retrieval-Augmented Generation) — от базовой no-code сборки до полноценного локального приложения с расширенными возможностями. Вы научитесь интегрировать LLM с системами поиска по документам, что позволит создавать ботов, способных эффективно работать с большими объемами информации и предоставлять точные ответы на запросы пользователей. Кроме того, в курсе подробно рассматривается подключение внешних сервисов и создание удобного интерфейса на базе Telegram-бота, что позволит автоматизировать взаимодействие с пользователями и повысить практическую ценность ваших решений. Особое внимание уделяется практическим навыкам: вы пошагово повторите все этапы разработки, получите готовые шаблоны и примеры кода, а также рекомендации по оптимизации и масштабированию проектов. Такой подход позволит не только понять теорию, но и сразу применять знания на практике, создавая полезные и эффективные инструменты автоматизации на базе LLM. Этот курс идеально подходит разработчикам, специалистам по обработке естественного языка, а также всем, кто хочет освоить современные технологии автоматизации и искусственного интеллекта без глубоких знаний программирования. В результате вы сможете создавать собственных интеллектуальных помощников, способных искать, анализировать и генерировать информацию, значительно упрощая рабочие процессы и повышая продуктивность.

Стоимость курса
39 200 ₽
Рассрочка от 3 267 ₽/мес
Срок обучения: 1 месяц

Курс «RAG-боты и автоматизация LLM» от karpovcourses — это практический интенсив, который познакомит вас с передовыми методами создания интеллектуальных агентов на базе больших языковых моделей (LLM). В рамках курса вы последовательно освоите весь процесс разработки RAG-ботов (Retrieval-Augmented Generation) — от базовой no-code сборки до полноценного локального приложения с расширенными возможностями. Вы научитесь интегрировать LLM с системами поиска по документам, что позволит создавать ботов, способных эффективно работать с большими объемами информации и предоставлять точные ответы на запросы пользователей. Кроме того, в курсе подробно рассматривается подключение внешних сервисов и создание удобного интерфейса на базе Telegram-бота, что позволит автоматизировать взаимодействие с пользователями и повысить практическую ценность ваших решений. Особое внимание уделяется практическим навыкам: вы пошагово повторите все этапы разработки, получите готовые шаблоны и примеры кода, а также рекомендации по оптимизации и масштабированию проектов. Такой подход позволит не только понять теорию, но и сразу применять знания на практике, создавая полезные и эффективные инструменты автоматизации на базе LLM. Этот курс идеально подходит разработчикам, специалистам по обработке естественного языка, а также всем, кто хочет освоить современные технологии автоматизации и искусственного интеллекта без глубоких знаний программирования. В результате вы сможете создавать собственных интеллектуальных помощников, способных искать, анализировать и генерировать информацию, значительно упрощая рабочие процессы и повышая продуктивность.

Основные преимущества курса

Практический интенсив с поэтапным обучением

От простой no-code сборки до локального приложения с поиском по документам, подключением сервисов и Telegram-интерфейсом.

Обучение ключевым современным технологиям

Освоение архитектурного паттерна RAG, локальных моделей Ollama, векторной базы pgvector и MCP-сервера для интеграции инструментов.

Фокус на практическом создании AI-ассистента

Сборка и запуск Telegram-бота с авторизацией, webhook, поиском по документам и интеграцией внешних данных через API.

Поддержка опытного преподавателя с индустриальным опытом

Преподаватель с более чем 20-летним опытом в цифровой разработке и корпоративном обучении.

Гибкая методика обучения и постоянный доступ к материалам

Онлайн-занятия с возможностью задавать вопросы, разбирать кейсы и сохранять записи и примеры навсегда.

Доступность для начинающих и минимум требований

Старт без обязательных знаний программирования; первые занятия полностью no-code/low-code, дальнейшие — с готовыми шаблонами JS и Python.

Характеристики курса

Уровень сложности
начинающий
Входное тестирование
нет
Конкурсный отбор
нет
Продолжительность
0.5 месяцев
Формат обучения
по расписанию
Гибкость расписания
фиксированное расписание
Видеоконтент
да
Тесты и квизы
нет
Проектные работы
да
Вебинары/Живые сессии
да
Практические задания
да
Кейсы из практики
да
Куратор
да
Проверка ДЗ
да
Чат/Комьюнити
да
Карьерные консультации
нет
Сертификат
да
Тип сертификата
сертификат об окончании
Гос. лицензия
нет
Пожизненный доступ
да
Скачивание материалов
да
Оффлайн-доступ
нет
Мобильное приложение
нет
Помощь с трудоустройством
нет
Практика на проектах
нет
Компании-партнёры
нет
Помощь с портфолио
нет
Помощь с резюме
нет

Программа курса

1
Введение в RAG-ботов и LLM
Обзор курса, знакомство с архитектурой RAG и ключевыми компонентами AI-ассистентов.
2
Загрузка и обработка документов
Как загружать документы, разбивать текст и готовить данные для поиска.
3
Настройка поиска по документам
Использование векторной базы pgvector и создание семантического поиска через FastAPI.
4
Интеграция моделей и интерфейсов
Подключение локальных моделей Ollama и настройка удобного визуального интерфейса.
5
Организация работы ассистента
Построение цепочки поиска, обработки и выполнения инструментов с OpenAI functions и MCP.
6
Добавление внешних инструментов
Интеграция API для получения актуальных данных, например, погоды или метрик.
7
Программирование логики ассистента
Использование небольших скриптов на JS и Python для управления поиском и обработкой ошибок.
8
Разработка Telegram-бота
Создание бота на python-telegram-bot с webhook, командами и авторизацией по chat-id.
9
Запуск и тестирование AI-ассистента
Проверка работы прототипа, тестирование функций и оптимизация взаимодействия.
10
Практические советы и поддержка
Рекомендации по улучшению ассистента и ответы на вопросы в процессе обучения.

Часто задаваемые вопросы

Курс подходит для начинающих разработчиков, QA-инженеров, аналитиков, IT-специалистов, DevOps и архитекторов, желающих научиться создавать AI-инструменты для поиска информации и автоматизации с помощью больших языковых моделей.
Курс длится 2 недели и проходит полностью онлайн с преподавателем. Занятия включают практические шаги от no-code сборки до создания локального приложения с Telegram-ботом.
Вы научитесь создавать AI-ассистентов для поиска по документам, подключению внешних сервисов через API, работе с локальными моделями Ollama, векторными базами данных pgvector и сборке Telegram-ботов.
Опыт программирования не обязателен: первые занятия проходят в no-code/low-code, а во второй части используются готовые шаблоны с небольшими фрагментами JS и Python.
Курс включает использование Flowise, Python, Ollama, Postgres, pgvector, FastAPI, python-telegram-bot v21 и инструменты для вайб-кодинга (Cursor).
Да, все записи, код, примеры и инструкции остаются у вас навсегда с постоянным доступом к материалам.
Занятия проходят онлайн с преподавателем, можно задавать вопросы, разбирать кейсы и получать рекомендации по улучшению вашего ассистента в реальном времени.
Вы создадите рабочий прототип AI-ассистента с поиском по документам, подключением внешних сервисов и Telegram-интерфейсом, который можно адаптировать под задачи вашей команды.
Программа охватывает загрузку и обработку документов, организацию поиска, подключение моделей через визуальный интерфейс, работу с OpenAI functions, Ollama, Model Context Protocol, pgvector, FastAPI и настройку Telegram-бота.
Необходим ноутбук с возможностью установки Flowise, Python, Ollama и Postgres. Все инструкции по установке предоставляются на курсе.
Информация о мобильном обучении в описании курса отсутствует.
Информация о комьюнити или общении студентов на курсе не указана.
Информация об обновлениях программы курса не предоставлена.
Стоимость курса
39 200 ₽
На сайт

Не знаете, какой курс выбрать?

Ответьте на несколько вопросов, и мы подберём идеальные курсы специально для вас

1 из 4

Какое направление вас интересует?

Выберите одну или несколько категорий

Уточните специализацию

Можете выбрать несколько или пропустить

Какой у вас бюджет?

Выберите подходящий диапазон цен

Дополнительные предпочтения

Отметьте, что для вас важно

Мы подобрали для вас курсы!

Найдено курсов: 0