Олег Филиппов | ИИ агенты в Enterprise (2026) PCRec [RU]
Автор: Олег ФилипповЖанр: Обучающий курс Описание:Курс посвящён построению корпоративных ИИ-систем на основе технологий RAG (Retrieval-Augmented Generation), позволяющих объединить возможности современных языковых моделей с большими объёмами внутренних данных компании. Программа показывает, как создавать интеллектуальных агентов, способных работать с документацией, базами знаний, корпоративными хранилищами информации и бизнес-системами.
В ходе обучения рассматриваются ключевые элементы RAG-архитектуры: подготовка данных, создание эмбеддингов, работа с векторными базами данных, стратегии поиска, улучшение качества выдачи с помощью reranking и построение производственных решений для реального использования.
Особое внимание уделяется практическому применению технологий в корпоративной среде, включая интеграцию с экосистемой 1С, использование локальных языковых моделей и проектирование надёжных ИИ-агентов для автоматизации работы с корпоративными знаниями и документооборотом.
- Основы технологии RAG и принципы построения корпоративных ИИ-агентов.
- Подготовка данных для работы с большими языковыми моделями.
- Создание эмбеддингов и применение векторизации информации.
- Работа с векторными базами данных и поисковыми системами.
- Продвинутые стратегии поиска: Hybrid Search, Chunking, Reranking.
- Проектирование современных RAG-архитектур для production-систем.
- Использование локальных LLM и особенности их применения в корпоративной среде.
- Интеграция RAG-решений с экосистемой 1С и корпоративной инфраструктурой.
- Специалистов, внедряющих искусственный интеллект в корпоративные процессы.
- Разработчиков и архитекторов, создающих ИИ-агентов и интеллектуальные системы.
- Специалистов 1С, работающих с корпоративными данными и автоматизацией процессов.
- Аналитиков и консультантов, которым необходимо организовать эффективную работу с большими массивами информации.
- Команд, которые хотят внедрить RAG-системы для работы с документацией, базами знаний и внутренними данными компании.
После прохождения курса слушатели смогут проектировать и создавать RAG-системы для корпоративных задач, подключать ИИ-агентов к внутренним источникам знаний, повышать качество поиска и генерации ответов, работать с различными типами хранилищ данных, применять современные методы оптимизации и интегрировать интеллектуальные решения в инфраструктуру компании, включая системы на базе 1С.
1. Основы RAG и корпоративных ИИ-агентов
Принципы работы Retrieval-Augmented Generation, отличие RAG-подхода от обычного использования языковых моделей, архитектура интеллектуальных агентов и роль корпоративных данных.
2. Подготовка данных и создание базы знаний
Методы обработки документов, подготовка неструктурированной информации, создание представлений данных для последующего поиска и использования ИИ-моделями.
3. Embedding-модели и векторизация информации
Принципы создания эмбеддингов, особенности выбора моделей, преобразование корпоративных данных в формат, пригодный для семантического поиска.
4. Векторные базы данных и поиск информации
Работа с векторными хранилищами, организация поиска по большим массивам данных, настройка эффективного доступа к корпоративным знаниям.
5. Продвинутые методы RAG
Hybrid Search, Chunking, Reranking и другие техники повышения качества поиска и формирования более точных ответов ИИ-агентов.
6. Современные архитектуры RAG-систем
Разбор различных вариантов построения RAG-решений, выбор архитектурных подходов под задачи бизнеса и требования production-среды.
7. Локальные LLM и корпоративная инфраструктура
Особенности применения локальных языковых моделей, требования к инфраструктуре, вопросы безопасности и контроля данных.
8. RAG в экосистеме 1С
Проектирование интеллектуальных решений для работы с данными 1С, подключение корпоративных знаний и создание ИИ-агентов для прикладных сценариев бизнеса.
9. Production-внедрение RAG-систем
Практические аспекты запуска корпоративных ИИ-решений: масштабирование, поддержка, повышение качества работы и эксплуатация в реальных условиях.
Продолжительность: 10:16:19 Качество видео: PCRec Язык озвучки: Русский Скриншоты:
Время раздачи: круглосуточно (по возможности) до появления первых 3-5 скачавших |
|
|
_________________
Начинающий модератор. С предложениями и замечаниями по его работе обращайтесь к админам.
Выкладываю на общественных началах.
|
