Скоро в AI-мастерской: RAG на практике
Через неделю в AI-мастерской стартует новый кейс — RAG на практике: строим AI на своей базе.
Вы освоите RAG — архитектуру, на которой строятся серьезные AI-продукты: система не угадывает ответ из общих знаний модели, а сначала ищет релевантные данные в вашей базе.
Мы разберем это на примере сервиса поиск кофеен в большом городе, где для выдачи релевантного ответа пользователю нужно учесть ряд параметров. Вы научитесь применять RAG для своих задач, где нужен AI-поиск на ваших данных.
Присоединяйтесь к студентам AI-мастерской:
🔗 https://gopractice.ru/course/aicases/
Первые два кейса AI-мастерской — уже доступны
1️⃣ В первом онбординг-кейсе вы получите базовые навыки работы с кодинг-агентами (Cursor, Codex, Claude Code). На выходе — ваш персональный AI-помощник, которого можно заточить под ваши задачи.
2️⃣ Во втором кейсе — создание сервиса для мониторинга конкурентов. На выходе сервис будет уметь отслеживать разные источники, анализировать изменения через LLM и отправлять отчеты в Telegram.
Бонус к этому посту — универсальные принципы работы с кодинг-агентами, которыми мы настоятельно рекомендуем руководствоваться. Сохраните их себе — это пригодится как для работы над нашими кейсами, так и для самостоятельной практики.
@gopractice
Через неделю в AI-мастерской стартует новый кейс — RAG на практике: строим AI на своей базе.
Вы освоите RAG — архитектуру, на которой строятся серьезные AI-продукты: система не угадывает ответ из общих знаний модели, а сначала ищет релевантные данные в вашей базе.
Мы разберем это на примере сервиса поиск кофеен в большом городе, где для выдачи релевантного ответа пользователю нужно учесть ряд параметров. Вы научитесь применять RAG для своих задач, где нужен AI-поиск на ваших данных.
Присоединяйтесь к студентам AI-мастерской:
🔗 https://gopractice.ru/course/aicases/
Первые два кейса AI-мастерской — уже доступны
1️⃣ В первом онбординг-кейсе вы получите базовые навыки работы с кодинг-агентами (Cursor, Codex, Claude Code). На выходе — ваш персональный AI-помощник, которого можно заточить под ваши задачи.
2️⃣ Во втором кейсе — создание сервиса для мониторинга конкурентов. На выходе сервис будет уметь отслеживать разные источники, анализировать изменения через LLM и отправлять отчеты в Telegram.
Бонус к этому посту — универсальные принципы работы с кодинг-агентами, которыми мы настоятельно рекомендуем руководствоваться. Сохраните их себе — это пригодится как для работы над нашими кейсами, так и для самостоятельной практики.
@gopractice