Скачать Eng Разработка RAG-систем, готовых к продакшену - Hosni (2026)

[bart]

Разработка RAG-систем, готовых к продакшену​

Designing Production Ready RAG System Crash Course
Автор: Youssef Hosni
Язык: английский

Большинство туториалов по RAG заканчиваются там, где начинаются настоящие сложности: как работать с отсканированными PDF, как ограничивать доступ к данным, как встроить поиск в реальный продукт с очередями и фоновой обработкой. Этот курс закрывает именно тот разрыв — между учебным прототипом и системой, которую не стыдно выкатить в продакшен.

Вы пройдёте полный путь от загрузки файла пользователем до формирования ответа AI-агентом с учётом метаданных, прав доступа и качества retrieval. Никакого упрощённого happy path — только архитектурные решения, которые реально встречаются при разработке корпоративных баз знаний и документ-ориентированных ассистентов.

Курс ведёт Youssef Hosni — практик, разбирающий не только «что», но и «почему именно так». После прохождения вы будете понимать, какие компромиссы стоят за каждым архитектурным выбором: chunking, hybrid search, индексация, переиндексация и интеграция с основным приложением.

Курс посвящён построению RAG-систем уровня продакшена: от архитектуры загрузки и обработки документов до подключения поискового контекста к разговорному AI-агенту. Разбираются решения, критичные при переходе от прототипа в ноутбуке к надёжной системе, которую можно поддерживать, масштабировать и отлаживать.

Основной акцент — проектирование RAG-пайплайна для реальных документов и реального пользовательского workflow: загрузка файлов, хранение, фоновая обработка, chunking, индексация, retrieval, фильтрация по метаданным и генерация ответа с учётом найденного контекста.

Что меняется при переходе от демонстрационного прототипа к RAG-системе, готовой к использованию в продукте:

• Обрабатывать реальные документы: PDF, сканы, изображения и другие неструктурированные файлы
• Использовать OCR там, где текст нельзя извлечь напрямую
• Добавлять и применять метаданные: источник, временные метки, тип документа, теги, права доступа и другие атрибуты
• Проектировать поиск с учётом ограничений доступа, чтобы пользователь получал ответы только на основе разрешённых данных
• Понимать, почему production RAG требует отдельной архитектуры, а не только набора вызовов к LLM и vector store

Как повысить качество поиска и управлять компромиссом между точностью, полнотой, скоростью и стоимостью:

• Применять фильтрацию по метаданным для сужения области поиска и повышения релевантности результатов
• Использовать гибридный поиск, объединяющий keyword search и vector search
• Понимать, когда гибридный поиск эффективнее чистого векторного поиска
• Использовать обработку пользовательского запроса: self-query, query expansion и постобработку найденных результатов
• Оценивать влияние retrieval-стратегии на качество ответа AI-агента

Правильное разбиение документов на чанки напрямую влияет на качество RAG-системы:

• Фиксированный и семантический chunking
• Использование overlap между фрагментами
• Разбиение с учётом структуры документа: разделов, заголовков, таблиц и логических блоков
• Влияние размера чанков на recall, latency и стоимость
• Типичные ошибки при индексации длинных документов и баз знаний

Как разделять ответственность между реляционной базой данных, файловым хранилищем и векторным индексом:

• Определять, какие данные должны храниться в реляционной базе, а какие — в vector store
• Проектировать модели для документов, чанков, эмбеддингов, метаданных и прав доступа
• Поддерживать согласованность индекса при изменении исходного контента
• Планировать переиндексацию и обновление данных
• Разбирать сценарии, в которых документ обновляется, удаляется или становится недоступным пользователю

Полная архитектура: от загрузки файла пользователем до использования его содержимого AI-агентом:

• Пользователь загружает файл через frontend
• Файл сохраняется в blob storage
• Фоновый pipeline принимает файл в обработку через очередь и worker'ы, например Redis Workers
• Асинхронно выполняются извлечение содержимого, OCR, chunking и обогащение метаданными
• Обработанные данные индексируются и становятся доступны RAG-сервису
• RAG интегрируется с основным разговорным AI-агентом, который использует найденный контекст при формировании ответа

Что входит в курс:

• 2 часа видеолекции с разбором архитектуры production RAG
• 100 страниц подробной документации по ключевым концепциям и решениям
• Слайды воркшопа для повторения материала и использования как справочника

Ключевые темы:

• Production RAG и архитектура RAG-систем
• Векторный поиск и гибридный retrieval
• Chunking, OCR, обработка PDF и неструктурированных документов
• Метаданные, фильтрация и права доступа
• Интеграция с реляционной базой данных и vector store
• Blob storage, очереди, Redis Workers и фоновая обработка
• Интеграция RAG с разговорным AI-агентом

Курс рассчитан на средний уровень. Желательно иметь базовое понимание принципов работы LLM, эмбеддингов, векторного поиска и backend-разработки. Если вы уже собирали простой RAG-прототип и хотите понять, как довести его до production-уровня, курс поможет систематизировать архитектурные решения.

Для кого подойдёт:

• Разработчикам, знакомым с базовыми принципами RAG и готовым переходить к production-архитектуре
• ML- и AI-инженерам, проектирующим системы поиска по документам, базы знаний и AI-ассистентов
• Backend-разработчикам, которым нужно интегрировать RAG с базой данных, файловым хранилищем, очередями и worker'ами
• Техническим лидам и архитекторам, выбирающим подходы к хранению, индексации, обновлению и поиску данных
• Всем, кто строит корпоративные базы знаний или документ-ориентированные AI-ассистенты

Что получите:

• Понимание production-архитектуры RAG-приложения и ключевых архитектурных компромиссов
• Навыки проектирования связки RAG с реляционной БД, blob storage, очередями и worker'ами
• Владение стратегиями chunking, retrieval и обновления индекса
• Умение улучшать качество ответов через гибридный поиск и обработку запросов
• Базу для разработки AI-ассистентов, корпоративных баз знаний и систем поиска по документам

Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: