Флагманский курс для инженеров и архитекторов: 38 глубоких уроков о retrieval+generation — от chunking, hybrid search и rerank до RAPTOR, Self-RAG, CRAG, GraphRAG, LightRAG, мультимодальных и агентских контуров. На корпоративном и банковском capstone вы сравните архитектуры, построите eval gate, ACL/PII контур и защищённый ADR.
Решаем, нужен ли вообще поиск перед генерацией.
Строим основу без привязки к вендору.
Разбираем честный baseline, с которым сравнивают улучшения.
Соединяем ключевые слова, смысл и точный отбор.
Усиливаем запрос, а не угадываем один идеальный embedding.
Ищем мелко, отвечаем с понятным родительским фрагментом.
Добавляем к фрагменту короткое объяснение его места в документе.
Ищем одновременно детали и смысл уровня раздела.
Разделяем паттерн архитектуры и маркетинговую вывеску.
Отделяем исследовательскую self-reflection от обычного prompt-loop.
Проверяем качество доказательств до ответа и исправляем маршрут.
Ищем не только в начале, а по потребности генерации.
Даём модели инструменты поиска, но не бесконечную автономию.
Разделяем ускорение, проверку и выбор более дорогого пути.
Разбираем граф Microsoft-style без обещания универсального превосходства.
Сопоставляем подход с GraphRAG, не считая названия гарантией скорости.
Используем граф как память и навигацию, а не только как картинку.
Не выдаём одно название за устоявший паттерн документов.
Сохраняем структуру документа вместо плоского OCR.
Сравниваем продуктовые каркасы с паттернами архитектуры.
Разделяем качество поиска, контекста, ответа и эксплуатации.
Читаем HotpotQA, NQ, RGB, CRAG и FinQA без ложных переносов.
Строим контур улучшения без экспериментов на клиентах вслепую.
Делаем retrieval проверяемым и не раскрывающим лишнее.
Понимаем лимиты длинного контекста и lost-in-the-middle.
Используем retrieval-free вариант для компактного стабильного знания.
Используем curated living docs как дополнение к RAG.
Выбираем способ изменить поведение, а не только добавить знания.
Не смешиваем память диалога с корпоративным источником истины.
Понимаем, что не каждый paper — production-pattern.
Защищаем простые baseline от архитектурного оверинжиниринга.
Соединяем размер корпуса, тип вопроса, SLA и цену ошибки.
Находим сломанный слой вместо бесконечной смены модели.
Фиксируем задачу, пользователей, источники и стоп-сигналы.
Защищаем выбор на фактах, а не на именах паттернов.
Собираем проверяемый план качества до первой интеграции.
Закрываем доступ, наблюдаемость, изменения и инциденты.
Защищаем целостный RAG-пакет и план следующего эксперимента.
Войдите и запишитесь, чтобы открывать уроки и сохранять прогресс.
Запишитесь на созвон с ментором: разбор кода, проекта, карьерного плана или практики с материалами платформы. Это часть консультационной услуги, не массовый онлайн-курс.