Хаб курсов
Практические курсы с runnable-кодом: каждый пример запускается локально, качество измеряется метриками, исходники лежат в открытом репозитории.
Курс по RAG
v1.2.0RAG Engineering: 12 глав от вопроса «нужен ли вам RAG» до production-сервиса с цитатами, eval в CI и MCP-сервером базы знаний. Весь код запускается оффлайн на чистом Python.
- Модуль 00: нужен ли тебе RAG и ландшафт стеков
- Модуль 01: мини-RAG руками, без фреймворков
- Модуль 02: векторные БД, Qdrant и pgvector
- Модуль 03: чанкинг и золотой набор для eval
- Модуль 04: гибридный поиск, BM25, dense и RRF
- Модуль 05: реранкинг cross-encoder поверх гибрида
- Модуль 06: оценка качества и eval в CI
- Модуль 07: паттерны HyDE, multi-hop, CRAG, GraphRAG
- Модуль 08: agentic RAG и MCP-сервер базы знаний
- Модуль 09: production-сервис на FastAPI
- Модуль 10: федеративный RAG, поиск по многим источникам
- Финальный проект: production-ready RAG с цитатами