Описание
Количество уроков: 11 Видео
Язык: Русский
Вес архива: 2,33 ГБ
Этот курс создан для специалистов, которые хотят эффективно внедрить ИИ‑агентов в корпоративную среду и научиться применять современные подходы RAG для работы с большими объемами знаний и документооборотом. Материал ориентирован на практику и реальные задачи бизнеса, включая экосистему 1С.
Кому подойдет этот курс
• У вас много неструктурированных данных, и вы хотите эффективно «подружить» их с ИИ.
• В компании есть база знаний, документация проектов, СЭД — и требуется единый ИИ‑агент, который сможет работать с этими данными.
• Ваши текущие ИИ‑агенты работают медленно, неточно или плохо справляются с большими объемами информации.
• Вы прошли базовый курс по созданию ИИ‑агентов и столкнулись с проблемами производительности и качества поиска.
• Вы хотите внедрить ИИ в ключевые процессы компании, но не знаете, как выстроить RAG‑архитектуру правильно.
Что такое RAG и почему это важно
RAG — это ключевая технология для создания эффективных корпоративных ИИ‑агентов. Она позволяет подключать корпоративные знания к современным моделям и значительно расширять возможности ИИ в реальных сценариях бизнеса.
Программа курса
Базовые концепции
• Введение в RAG
• Embedding‑модели и принципы векторизации
• Векторные базы данных
Продвинутые техники
• Другие типы баз данных, полезные для RAG
• Стратегии Hybrid Search
• Chunking, Reranking
• Современные типы RAG‑архитектур
Инфраструктура и инструменты
• Локальные LLM: когда и как использовать
• Особенности проектирования RAG в экосистеме 1С
Особенности курса
Практические знания
Вы получите набор знаний и инструментов, позволяющих построить Production‑систему ИИ‑агентов для компании любого масштаба — от внедрения до поддержки и масштабирования.
Современные технологии
На момент выхода курса (февраль 2026) все рассматриваемые технологии являются наиболее актуальными и востребованными для внедрения ИИ в корпоративной среде.
Применимость к российскому бизнесу
Курс фокусируется только на тех темах, которые действительно нужны российским компаниям, включая работу с локальными моделями и интеграцию с существующей корпоративной инфраструктурой.
Интеграция с экосистемой 1С
Вы научитесь проектировать и создавать RAG‑системы, которые используют корпоративные знания, в том числе данные из 1С, обеспечивая работу ИИ‑агентов в компаниях любого масштаба.

Марина В. –
Я больше новичок, базовый курс по агентам проходила раньше, но здесь впервые нормально поняла, что такое chunking и зачем нужны современные типы RAG-архитектур. Материала много, за 10 часов всё уложить сложно, поэтому местами темп высоковат и хотелось бы побольше примеров кода. Но про локальные LLM рассказано трезво, без магии, это подкупает.
Дмитрий С. –
Брал курс, потому что в компании скопилась гора документации и СЭД, и мы не понимали, как всё это подружить с ИИ. Раздел про embedding-модели и векторные базы данных наконец-то разложил по полкам, почему наши прежние агенты отвечали мимо. Hybrid Search и reranking на практике дали заметный прирост точности. Отдельно полезно было про проектирование RAG в экосистеме 1С, у нас как раз этот стек.