О курсе

Программа RAG Engineer PRO позиционируется как практический курс для инженеров, желающих освоить разработку RAG-систем. Она состоит из пяти отдельных курсов: LangChain, Vector DB & RAG Developer, FastAPI (начальный уровень), Python для профессионалов и Bash Linux + Git. Обучение построено вокруг сквозного проекта — создания RAG-ассистента с поиском по смыслу.

В ходе программы разбираются этапы подготовки данных: разбиение на чанки, работа с метаданными и нормализация. Затем рассматривается индексация в векторных базах данных (FAISS, Weaviate или Qdrant) и построение пайплайна эмбеддингов. Отдельное внимание уделяется retrieval, hybrid-search и reranking.

Далее изучается создание цепочек на LangChain, включая промпт-шаблоны, few-shot подходы и структурированный вывод с валидацией. Практическая часть включает сборку REST API на FastAPI с эндпоинтами, авторизацией и логированием. Также рассматриваются основы работы в Bash и версионирования в Git.

Завершающие темы посвящены тестированию, проведению A/B-тестов для промптов и оценке метрик качества (Recall@K, latency). Обсуждаются способы оптимизации стоимости и скорости, например кэширование и ограничение контекста. По итогам программы предполагается подготовка портфолио-проекта с документацией и шаблонами кода.

Что рассматривается в программе

  • Проектирование архитектуры RAG-систем под конкретные задачи
  • Подготовка данных: чанкинг, метаданные, нормализация
  • Работа с векторными базами данных FAISS, Weaviate или Qdrant
  • Построение пайплайна эмбеддингов и индексации
  • Реализация retrieval, hybrid-search и reranking
  • Создание цепочек LangChain с промпт-шаблонами и few-shot
  • Сборка REST API на FastAPI с авторизацией и логированием
  • Написание тестов и оценка метрик качества (Recall@K, latency)

Кому может быть полезен курс

  • Разработчикам, знакомым с основами Python и желающим освоить проектирование RAG-систем
  • Аналитикам, которым нужно понять полный цикл создания приложений с поиском по смыслу
  • Специалистам, интересующимся интеграцией векторных баз данных и LangChain в продакшн-решения
  • Тем, кто хочет ознакомиться с практиками тестирования и деплоя RAG-ботов

Вопросы о программе

Какие курсы входят в программу RAG Engineer PRO?

Программа состоит из пяти курсов: LangChain, Vector DB & RAG Developer, FastAPI (начальный уровень), Python для профессионалов и Bash Linux + Git.

Какие векторные базы данных рассматриваются в программе?

В материалах предлагается работа с FAISS, Weaviate или Qdrant — выбор одной из этих баз для практики.

Какие метрики качества упоминаются в программе?

Среди заявленных метрик — Recall@K и latency, а также проведение A/B-тестов для промптов.

Какой итоговый проект предполагается в программе?

По итогам программы предполагается собрать портфолио-проект RAG-ассистента с документацией, метриками качества и готовыми шаблонами кода.