Описание [Арнольд Оберлейтер] [Udemy] Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n (2025):
В этом курсе мы подробно рассмотрим ключевые концепции и инструменты для создания эффективных чат-ботов RAG и интеллектуальных агентов ИИ.
Вы узнаете, как создать чат-ботов RAG, которые помогут оптимизировать ваши бизнес-процессы и личные проекты. Мы рассмотрим такие инструменты, как ChatGPT, Claude, Google Gemini, программы LLM с открытым исходным кодом, Flowise, n8n и многое другое.
Основы LLM и RAG
Вы освоите фундаментальные знания в области LLM, RAG и векторных баз данных, которые станут основой для ваших проектов ИИ.
Вы углубите свои знания о LLM, включая ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral и другие.
Вы узнаете, как работают вызов функций и взаимодействие через API в LLM.
Вы поймёте, почему векторные базы данных и модели встраивания являются ключевыми компонентами RAG.
Вы изучите интерфейс ChatGPT, модели GPT, настройки и OpenAI Playground.
Вы познакомитесь с ключевыми концепциями, такими как Test‑Time Compute (например, OpenAI o1, o3; Deepseek R1).
Вы узнаете, как работает NotebookLM от Google, и научитесь эффективно использовать его в проектах RAG.
Простые реализации RAG с ChatGPT и пользовательскими GPT
Вы сможете быстро и легко запустить свои первые приложения ИИ, создав своего первого RAG-бота из PDF-файлов с помощью пользовательских GPT.
Вы научитесь преобразовывать HTML-страницы и видеоролики YouTube в интерактивные чат-боты RAG.
Вы узнаете, как обучать ChatGPT вашему личному стилю письма с помощью RAG.
Вы научитесь использовать данные CSV для создания интеллектуальных чат-ботов и изучите весь потенциал пользовательских тегов GPT.
RAG с программами LLM с открытым исходным кодом: AnythingLLM и Ollama
Вы погрузитесь в мир локального ИИ и узнаете, как использовать Ollama и AnythingLLM для создания локальных чат-ботов RAG.
Вы узнаете о моделях, командах и требованиях к оборудованию, необходимых для работы с Ollama.
Вы научитесь эффективно интегрировать AnythingLLM с Ollama, оптимизируя фрагментацию и встраивание.
Вы сможете создавать локальные чат-боты RAG и точно контролировать язык и поведение с помощью системных подсказок и настроек температуры.
Вы узнаете, как использовать такие возможности агента, как веб-поиск, сбор данных и многое другое.
Flowise: RAG с LangChain и LangGraph — это просто
Вы изучите возможности API OpenAI для профессиональных приложений.
Вы узнаете о моделях ценообразования, соответствии GDPR и настройке проектов.
Вы научитесь создавать эффективные приложения RAG с помощью OpenAI Playground и API-интерфейсов реагирования.
Вы установите Flowise, научитесь управлять обновлениями и освоите его интерфейс, включая Marketplace и OpenAI Assistant.
Вы научитесь создавать комплексные чат-потоки RAG с помощью веб-скрапинга, встраивания, HTML-разделителей и векторных баз данных.
Вы разработаете собственный пользовательский интерфейс чат-бота и займётесь техническими деталями Flowise.
Вы научитесь создавать локальную безопасность на основе ИИ с помощью Ollama и LangChain и использовать узлы-агенты Flowise (например, электронная почта, календарь, Airtable).
Вы объедините векторные базы данных Pinecone с Supabase и Postgres.
Вы освоите оперативную разработку и последовательных агентов с рабочими процессами с участием человека.
n8n: Создание автоматизированных систем ИИ и агентов RAG
Вы узнаете, как использовать n8n в качестве мощной платформы автоматизации для ваших проектов ИИ.
Вы изучите локальную установку, обновления и основы n8n.
Вы научитесь автоматизировать обновления базы данных Pinecone через Google Диск.
Вы научитесь создавать чат-ботов RAG с узлами ИИ-агентов, векторными базами данных и дополнительными инструментами.
Вы узнаете, как создавать автоматизированных чат-ботов на основе веб-сайтов с помощью HTML-запросов и скрапинга.
Хостинг, продажа и монетизация ваших агентов RAG
Вы научитесь размещать приложения Flowise и n8n на таких платформах, как Render, и встраивать их в веб-сайты (HTML, WordPress).
Вы сможете создавать фирменные профессиональные чат-боты и предлагать их как услуги или отдельные продукты.
Вы разработаете эффективные стратегии маркетинга и продаж для ваших ИИ-агентов.
Расширенные рабочие процессы и специализированные методы RAG
Вы узнаете о продвинутых методах, таких как веб-хуки, MCP с Клодом, действия GPT и интеграция n8n.
Вы изучите протокол контекста модели (MCP) и научитесь создавать серверы и клиенты MCP в n8n и Claude Desktop.
Вы узнаете об инновационных стратегиях RAG, таких как Cache‑Augmented Generation (
Подробнее:
Скачать курс [Арнольд Оберлейтер] [Udemy] Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n (2025):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Вложения
Последнее редактирование модератором:
