Курс: RAG для новичков Урок 1. Как LLM работает с документами и приватными данными (теория) В уроке я простым языком объясняю, как ИИ “думает” под капотом и как сделать так, чтобы он начал отвечать по твоей информации, а не абстрактно. Пока что без математики и без кода В уроке разбираем базу 😮: – почему ChatGPT / Gemini / Claude не видят ваши документы и свежие данные; – что такое RAG (Retrieval Augmented Generation) и какую проблему он решает; – из каких этапов состоит RAG-pipeline: indexing → retrieval → generation; – что такое embeddings, vector store и поиск по смыслу, а не по словам; – почему RAG — это не дообучение модели, а работа с контекстом. В курсе используем реальный продуктовый кейс – сервис Antarctic Wallet (оплата USDT по QR-коду в магазинах и сервисах), чтобы показать, как RAG применяется на практике (например, для автоматизации службы поддержки) Домашнее задание: – Составить пилотный тест для проверки качества RAG системы по данным со страницы F.A.Q. 🎞 Видео 📖 Методичка в Notion ❤️ Оплатить USDT по QR-коду В следующем уроке — переходим к коду и собираем RAG-pipeline руками. SemolinaCode | Chat | YouTube