На Stepik вышел курс — «RAG-системы на векторных базах данных».
RAG нельзя оценивать по ощущению: «вроде отвечает нормально».
Нужны тестовые вопросы, метрики retrieval, контроль порога «не знаю» и понимание, где система теряет релевантные документы.
В курсе разбираем:
- Qdrant, Weaviate, FAISS
- эмбеддинги и чанкинг
- HNSW, IVF-PQ и индексы для скорости/памяти
- hybrid search: ANN + BM25
- Recall@K, Precision@K, nDCG, MRR
- порог для отсечения нерелевантных ответов
- мониторинг качества и CI/CD для RAG
Внутри — практика с рецензированием и реальные боевые задачи: собрать RAG-пайплайн, настроить retrieval, подобрать метрики и понять, почему система теряет релевантные документы.
Курс для тех, кто хочет выкатывать AI-поиск не вслепую, а через измеримые критерии качества.
Скидка 25% действует 72 часа.
Открыть курс
RAG нельзя оценивать по ощущению: «вроде отвечает нормально».
Нужны тестовые вопросы, метрики retrieval, контроль порога «не знаю» и понимание, где система теряет релевантные документы.
В курсе разбираем:
- Qdrant, Weaviate, FAISS
- эмбеддинги и чанкинг
- HNSW, IVF-PQ и индексы для скорости/памяти
- hybrid search: ANN + BM25
- Recall@K, Precision@K, nDCG, MRR
- порог для отсечения нерелевантных ответов
- мониторинг качества и CI/CD для RAG
Внутри — практика с рецензированием и реальные боевые задачи: собрать RAG-пайплайн, настроить retrieval, подобрать метрики и понять, почему система теряет релевантные документы.
Курс для тех, кто хочет выкатывать AI-поиск не вслепую, а через измеримые критерии качества.
Скидка 25% действует 72 часа.
Открыть курс