Karpov.courses RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)
Всё для обучения
Как устроено обучение
О курсе
Подробнее
Это практический интенсив, на котором вы шаг за шагом пройдёте путь от простой no-code сборки до локального приложения с поиском по документам, подключением сервисов и Telegram-интерфейсом.
Содержание
6 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Разберём, как загрузить документ, обработать текст так, чтобы ассистент мог по нему искать, и подключить модель в удобном визуальном интерфейсе.
Подробности будут доступны на странице курса
02Покажем, как добавить готовые инструменты (например, получение погоды или других данных через API) и объясним, как работает Model Context Protocol.
Подробности будут доступны на странице курса
03Разберём, как добавить небольшие фрагменты JS или Python, чтобы управлять поиском, обрабатывать ошибки и переключать модели.
Подробности будут доступны на странице курса
04Покажем, как организовать последовательность работы ассистента: поиск данных, обработка моделью и выполнение инструментов. Подключим OpenAI functions и Ollama.
Подробности будут доступны на странице курса
05Разберём, как разбивать документы, хранить их в pgvector и обрабатывать запросы через FastAPI при помощи инструмента вайб-кодинга (Cursor).
Подробности будут доступны на странице курса
06Покажем, как настроить команды, webhook, авторизацию и работу через Ollama.
Подробности будут доступны на странице курса
01Разберём, как загрузить документ, обработать текст так, чтобы ассистент мог по нему искать, и подключить модель в удобном визуальном интерфейсе.
02Покажем, как добавить готовые инструменты (например, получение погоды или других данных через API) и объясним, как работает Model Context Protocol.
03Разберём, как добавить небольшие фрагменты JS или Python, чтобы управлять поиском, обрабатывать ошибки и переключать модели.
04Покажем, как организовать последовательность работы ассистента: поиск данных, обработка моделью и выполнение инструментов. Подключим OpenAI functions и Ollama.
05Разберём, как разбивать документы, хранить их в pgvector и обрабатывать запросы через FastAPI при помощи инструмента вайб-кодинга (Cursor).
06Покажем, как настроить команды, webhook, авторизацию и работу через Ollama.
Документ после выпуска
Сертификат
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Направления:Нейросети и ИИ
Информация обновлена 20 августа 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
