• TopKursy - РЕДКИЕ Удаленные КУРСЫ!

    Эксклюзивные материалы, недоступные на других источниках.

    Откройте доступ к уникальным знаниям прямо сейчас!

    Подробнее

Скачать Eng Системный подход к совершенствованию RAG‑приложений - maven (2025)

bart

bart

PRO
Сообщения
52.242
Реакции
28.428
Системный подход к совершенствованию RAG‑приложений
Systematically Improving RAG Applications
maven

1750588805631.png


Перестаньте строить RAG‑системы, которые блестят на демо, но терпят неудачу в продакшене. За шесть недель вы освоите системный, data‑driven подход - от синтетической оценки до интеллектуального маршрутизации запросов - и превратите прототип в «mission‑critical» решение.
Что вы получите
  • Improvement Flywheel: создание синтетических наборов данных для точного выявления слабых мест ещё до запуска системы.
  • Fine‑tuning Framework: обучение собственных эмбеддингов на минимальном объёме данных (от 6 000 примеров) для прироста точности на 20–40 %.
  • Feedback Acceleration: дизайн интерфейсов, собирающих в пять раз больше качественной обратной связи без раздражения пользователей.
  • Segmentation System: анализ запросов для приоритизации улучшений и значительного роста релевантности.
  • Multimodal Architecture: настройка отдельных индексов под документы, изображения и таблицы.
  • Query Routing: единая система, автоматически выбирающая оптимальный механизм поиска для каждого запроса.
Программа курса
  1. Evaluation Systems - синтетические датасеты и метрики для объективной оценки.
  2. Fine‑tune Embeddings - кастомизация эмбеддингов для бизнес‑контекста.
  3. Feedback Systems - сбор и анализ сигналов от пользователей.
  4. Query Segmentation - выделение сегментов запросов с наибольшим потенциалом улучшения.
  5. Specialized Search - построение специализированных индексов для разных типов контента.
  6. Query Routing - автоматическая маршрутизация запросов между механизмами поиска.
Преподаватель курса
Jason Liu - специалист по разработке AI‑систем в самых разных областях: от компьютерного зрения в Университете Ватерлоо до политики контента в Facebook и рекомендательных систем в Stitch Fix, где его решения обеспечили рост выручки на $50 млн. Опыт масштабного упорядочивания данных, проектирования мультимодальных retrieval‑моделей и обработки сотен миллионов рекомендаций в неделю лег в основу его консалтинговых проектов и этой программы по внедрению RAG‑систем.

Материал на английском языке


Продажник:

Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO

Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
 
Сверху Снизу