ИИ агенты в Enterprise (Олег Филиппов)

[Aноним]

Ссылка на картинку

Вам нужен этот курс если:

• У вас куча неструктурированных данных и вы хотите "отдать" их ИИ
  Есть корпоративная база знаний, документация проектов, документация системы, система Электронного документооборота. Хочется сделать агента который умеет работать со всеми этими "знаниями".
• Ваши ИИ агенты работают, но очень медленно и неэффективно
  Вы прошли курс по разработке ИИ агентов, сделали несколько, и теперь столкнулись с проблемами производительности или качества поиска на больших объёмах информации
• Хотите внедрить ИИ в процессы вашей компании
  RAG - основное, что нужно для разработки эффективных корпоративных ИИ агентов. Подключение корпоративных знаний к современному ИИ открывает практически неограниченные возможности

На курсе рассматриваем:

• RAG (включая GraphRAG, CRAG, RAPTOR и другие)
• Векторные БД (Qdrant, Milvus, pgVector, ChromaDB)
• NoSQL БД (Elastic, Neo4j)
• Embedding-и, Chunk-и, Reranking
• vLLM (vLLM, Кластеризация, оборудование)

Программа курса:

• Введение в RAG
• Embedding-и
• Векторные БД
• Прочие БД, полезные для RAG. Стратегии Hybrid Search.
• Chunking, Reranking
• Современные типы RAG
• Локальные LLM
• Особенности проектирования RAG в экосистеме 1С

Особенности курса:

• Практические знания
  Всё что нужно для того чтобы построить Production систему ИИ агентов в компании любого размера
• Современные технологии
  Мир меняется, на момент выхода (февраль 2026) все технологии которые рассмотрены в курсе являются самыми основными и трендовыми для решения задач внедрения ИИ в корпоративной среде
• Самые необходимые темы
  Рассмотрено только то, что реально нужно Российскому бизнесу. Будут рассмотрены все темы, необходимые для решения практических задач (включая, к примеру, локальные модели).
• Ориентировано на экосистему 1С
  По итогу курса вы научитесь создавать RAG системы для использования с современным ИИ в компаниях любого масштаба, включая использование знаний из 1С

Смотреть далее...

Показать больше