RAG системы: от теории к продакшену

«RAG системы: от теории к продакшену» — промежуточный практико-ориентированный курс, который учит проектировать, строить и развёртывать Retrieval-Augmented Generation (RAG) в реальных продуктах. Курс адресован ML-инженерам, AI-практикам и backend-разработчикам, создающим приложения на базе LLM, где важны точность, объяснимость и актуальность знаний: корпоративные чат-боты, системы вопросов-ответов, анализ документов, ассистенты для поддержки и поиска по базам знаний. Требуются уверенное владение Python и базовое понимание ML.

RAG — это архитектурный паттерн, в котором генерация ответа большой языковой моделью (LLM) усиливается релевантным контекстом, извлечённым из внешнего хранилища знаний (например, векторной БД). Такой подход снижает галлюцинации, повышает устойчивость и позволяет оперативно обновлять знания без долгого переобучения модели. Вы освоите весь жизненный цикл: от подготовки данных и чанкирования до выбора эмбеддингов, настройки индексов, построения пайплайна поиска, проектирования промптов и безопасного продакшен-развёртывания.

Что вы узнаете и сможете:

• Понять архитектуру RAG, ключевые компоненты (ингест, индексирование, извлечение, переранжирование, генерация) и типовые паттерны проектирования.
• Разобраться в основах LLM: трансформеры, токенизация, контекстные окна, temperature и контроль детерминированности.
• Построить семантический поиск: сравнение плотных и разреженных методов, гибридные подходы, переформулирование запросов и переранжирование.
• Выбрать и настроить векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus), понимать меры сходства, стратегии индексирования и масштабирования.
• Реализовать эффективное чанкирование: фиксированное, с перекрытием, семантическое, иерархическое и динамическое; извлекать метаданные и работать с разными форматами документов.
• Собрать end-to-end RAG, организовать кэширование, логирование и мониторинг; применять фреймворки оценки и проводить бенчмарки.
• Применить продвинутые техники: диалоговый RAG, query routing, агентные паттерны, мультимодальные источники, real-time обновления индекса.
• Разворачивать и оптимизировать системы под SLA: дизайн API, баланс latency/accuracy, экономия токенов, безопасность, A/B-тестирование и непрерывное улучшение.

Кому полезен курс:

• ML-инженерам и AI-практикам, внедряющим RAG для корпоративного поиска и аналитики.
• Backend-разработчикам, интегрирующим LLM в сервисы с требованиями к надёжности и контролю качества.
• Enterprise-разработчикам, строящим защищённые решения с приватными данными.
• AI-исследователям, экспериментирующим с архитектурными вариантами RAG и тонкой настройкой эмбеддингов.
• Специалистам, создающим приложения с интенсивным использованием знаний и сложными сценариями поиска.

Практическая ценность: на протяжении курса вы шаг за шагом соберёте производственный пайплайн: подготовите и индексируете документы, выберете модели эмбеддингов, сконфигурируете векторную БД, интегрируете LLM через API, реализуете переранжирование и управление контекстом, добавите кэширование и мониторинг. Вы научитесь оценивать извлечение (Recall@k, nDCG), генерацию (faithfulness/groundedness), балансировать между скоростью и точностью, а также безопасно обрабатывать конфиденциальные данные.

По итогам обучения вы сможете осознанно проектировать архитектуры RAG, выбирать оптимальные стратегии для своих доменов, уверенно работать с инструментами экосистемы и доводить прототипы до надёжных production-систем.