RAG на русском: уроки по Retrieval Augmented Generation
RAG (Retrieval Augmented Generation, генерация с дополненным извлечением) — это подход, при котором нейросеть перед ответом находит нужные фрагменты в ваших документах или базе знаний и отвечает с опорой на них. Так модель знает актуальные и внутренние данные компании и меньше выдумывает. Ниже уроки по RAG из официальных курсов на русском.
На странице 31 урок из 6 курсов. Уроки переведены на русский, у видео русские субтитры, к каждому уроку есть конспект.
Уроки по теме
Claude в Google Vertex AI
Официальный курс Anthropic Academy от Anthropic на русском · 100 уроков · первые 3 урока бесплатно
- Введение в Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Стратегии сегментации текста для эффективного RAG
- Полный цикл RAG: как Claude использует ваши данные для точных ответов
- Внедрение рабочего процесса RAG: Пошаговое руководство
- BM25: Лексический поиск для улучшения RAG-конвейеров
- Многоиндексный RAG-конвейер: Объединяя Силу Поиска для Claude с Google Vertex AI
- Введение: Преодоление проблемы потери контекста в RAG-системах
Claude в Amazon Bedrock
Официальный курс Anthropic Academy от Anthropic на русском · 89 уроков · первые 3 урока бесплатно
- Введение в Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Введение: Что такое "Чанкинг" и почему он важен для RAG?
- Векторные представления текста: Ключ к семантическому поиску в RAG
- Введение в полный цикл RAG: Расширяем возможности Claude в Amazon Bedrock
- Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) с Claude в Amazon Bedrock
- Лексический поиск BM25: Точность в RAG-конвейерах
- Тест: Тест по Retrieval Augmented Generation
Cohere: LLM University
Официальный курс Cohere LLM University от Cohere на русском · 114 уроков · первые 3 урока бесплатно
- Разбиваем документ на фрагменты примерно по 512 слов
- Мы разбиваем документ на фрагменты примерно по 512 слов
- Инструмент веб-поиска
- Простой RAG
- Извлечение утверждений
- Инструмент веб-поиска
- Инструмент веб-поиска
Разработка с Claude API
Официальный курс Anthropic Academy от Anthropic на русском · 92 уроков · первые 3 урока бесплатно
- Введение в Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Полный цикл RAG: От запроса к точному ответу с Claude
- Реализация рабочего процесса RAG: Пошаговое руководство
- Гибридный поиск: Сочетание семантического и лексического поиска с BM25 для RAG-систем
- Введение: Преодолевая ограничения поиска в RAG
Mistral AI Cookbook
Официальный курс Mistral AI Cookbook от Mistral AI на русском · 148 уроков · первые 3 урока бесплатно
OpenAI Cookbook
Официальный курс OpenAI Academy от OpenAI на русском · 299 уроков · первые 3 урока бесплатно
- Зачем использовать RAG?
- Оркестрация нескольких инструментов с подходом RAG с использованием Responses API от OpenAI
Как начать бесплатно
Первые уроки каждого курса открыты без оплаты: достаточно войти через Telegram. Начните с первого урока любого курса из списка:
- Claude в Google Vertex AI: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
- Claude в Amazon Bedrock: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
- Cohere: LLM University: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
- Разработка с Claude API: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
- Mistral AI Cookbook: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
- OpenAI Cookbook: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
Полный доступ ко всем урокам
Курсы одного провайдера: 1490 руб., все 59 курсов: 4900 руб. Разовый платёж, без подписки.
Открыть каталог курсовЧастые вопросы
Что такое RAG простыми словами?
Это «нейросеть с библиотекой»: сначала система ищет по вашим документам подходящие фрагменты, затем передаёт их модели, и та отвечает на их основе.
Из чего состоит RAG-система?
Из разбиения документов на фрагменты, эмбеддингов (векторных представлений), векторной базы для поиска, ранжирования найденного и генерации ответа моделью.
Где изучить RAG на русском?
На этой странице собраны уроки по RAG из курсов Cohere LLM University, Claude в Amazon Bedrock, OpenAI Cookbook, Mistral и других. Первые уроки каждого курса бесплатно.