Редактирование курса

← Назад к списку

ID элемента Offer ID school_key Источник Название Школа Цена Старая цена Мин. платеж Длительность Ссылка на курс Диплом/сертификат Формат обучения Картинка Путь категорий Аналитика / Искусственный интеллект Плюсы Минусы Информация о курсе Это практический интенсив, на котором вы шаг за шагом пройдёте путь от простой no-code сборки до локального приложения с поиском по документам, подключением сервисов и Telegram-интерфейсом. Программа курса 1)Тема 3: Настройка поведения ассистента с помощью low-code<br/>2)Тема 5: Построение локального поиска по документам и API<br/>3)Тема 4: Создание цепочки обработки запросов в LangChain<br/>4)Тема 1: Сборка первого ассистента в Flowise без кода<br/>5)Тема 2: Подключение внешних сервисов через MCP<br/>6)Тема 6: Сборка Telegram-ассистента<br/>7)Вы научитесь проектировать и собирать прототипы ИИ-сервисов, интегрировать внешние инструменты через MCP-сервер и работать с векторными базами данных для поиска по документации<br/>8)Настроите подключение программного интерфейса API через протокол MCP, чтобы ассистент сам подгружал свежие данные — например, погоду, курсы или внутренние метрики<br/>9)Освоите разработку с минимальным программированием (low-code): сможете управлять поиском, обрабатывать ошибки и переключать модели для более точных ответов<br/>10)Разберётесь, как работает цепочка поиска и генерации, как подключаются инструменты и как тестировать функции при создании LLM (больших языковых моделей) Чему вы научитесь 1)Вы научитесь проектировать и собирать прототипы ИИ-сервисов, интегрировать внешние инструменты через MCP-сервер и работать с векторными базами данных для поиска по документации<br/>2)Настроите подключение программного интерфейса API через протокол MCP, чтобы ассистент сам подгружал свежие данные — например, погоду, курсы или внутренние метрики<br/>3)Освоите разработку с минимальным программированием (low-code): сможете управлять поиском, обрабатывать ошибки и переключать модели для более точных ответов<br/>4)Разберётесь, как работает цепочка поиска и генерации, как подключаются инструменты и как тестировать функции при создании LLM (больших языковых моделей)<br/>5)Разберём, как добавить небольшие фрагменты JS или Python, чтобы управлять поиском, обрабатывать ошибки и переключать модели<br/>6)Освоите разбиение текста, базу pgvector и инструмент FastAPI endpoint /query для семантического поиска по своим документам<br/>7)Соберёте ассистента, который понимает ваши файлы, отвечает на вопросы и помогает быстрее находить нужные данные<br/>8)Нужно автоматизировать поиск по логам, отчётам об инцидентах и внутренней документации?<br/>9)Покажем, как настроить команды, webhook, авторизацию и работу через Ollama<br/>10)Можно ли применить результаты курса в работе? Лучший курс Курс на главной Дата начала Статус курса Активность Meta Title Meta Description RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели) — Искусственный интеллект, в KARPOVCOURSES - karpov.courses, цена 39200 ₽, формат: Онлайн, Сертификат. Смотрите программу, описание, отзывы и условия обучения. Дата создания Дата изменения Сохранить