Скачать [Udemy] Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n (Арнольд Оберлейтер)

Цена: 150 РУБ
Показать больше
Топикстартер

Топикстартер

Член клуба
[Udemy] Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n (Арнольд Оберлейтер)
Ссылка на картинку
Чему вы научитесь:
  • Введение в рабочие процессы RAG и инструменты, такие как NotebookLM от Google, с основными советами
  • Основы LLM и технологии RAG: ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral, xAI, Grok, вызов функций, векторные базы данных, встраивание и фрагментация
  • Основы ChatGPT и управление моделями: интерфейс, модели, настройки, GPT, OpenAI Playground и вычисления во время тестирования
  • Создание чат-ботов RAG с помощью пользовательских GPT: подготовка данных из PDF-файлов, веб-страниц HTML, видео YouTube, источников данных CSV и адаптация стиля письма
  • RAG с открытым исходным кодом с Ollama и AnythingLLM: установка, модели, оптимизация фрагментации и встраивания, а также создание локального бота
  • Возможности агента и интеграция с несколькими LLM: системные подсказки, контроль температуры, веб-поиск, скрапинг и функции ИИ-агента с Flowise/LangGraph
  • OpenAI API и Flowise для агентов RAG: цены, настройка проекта, соответствие GDPR, Playground против Response API, установка Node.js, Marketplace и OpenAI Assistant
  • Расширенные рабочие процессы Flowise: веб-скрапинг, встраивание, векторные базы данных, HTML-разделитель, импорт/экспорт JSON и агенты инструментов (электронная почта, календарь, Airtable, веб-хуки)
  • Пользовательский интерфейс чат-бота и самостоятельный хостинг: разработка интерфейса, Ollama и LangChain, хостинг на Render, брендинг Replit, интеграция WordPress и настройка Flowise
  • Агенты RAG с n8n: локальная установка, интерфейс, триггеры/действия, автоматизация Pinecone через Google Drive, рабочие процессы и узел AI-агента
  • Объединение и маркетинг Flowise и n8n: лид-боты RAG, интеграция веб-сайтов, брендинг CSS, продажи, маркетинг, привлечение клиентов и стратегии предложения
  • Специальные стратегии RAG: n8n MCP с Claude Desktop, веб-перехватчики, действия GPT, генерация с расширенным кэшем, GraphRAG, LightRAG и контекстное извлечение
  • Безопасность, защита данных и правовая база: джейлбрейки, инъекции подсказок, отравление данных, цензура, основы GDPR, Закон ЕС об искусственном интеллекте и авторские права
  • Стратегии ведущих поставщиков ИИ и сравнение: OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google xAI, Meta's LlaMA, Deepseek, Mistral и другие
Одной из важнейших концепций в мире ИИ является RAG — Retrieval-Augmented Generation!
Вам нужно дать знания магистрам права!
Но как создать эффективных чат-ботов RAG и интеллектуальных агентов ИИ для оптимизации ваших бизнес-процессов и личных проектов?
В этом курсе вы узнаете именно это — подробно и понятно — с использованием ChatGPT, Claude, Google Gemini, программ LLM с открытым исходным кодом, Flowise, n8n и многого другого!
Основы: LLM, RAG и векторные базы данных
Создайте прочную основу для своих проектов ИИ:
  • Углубите свои знания LLM: ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral и многие другие.
  • Понять, как работают вызов функций и взаимодействие через API в LLM.
  • Узнайте, почему векторные базы данных и модели встраивания являются основой RAG.
  • Освойте интерфейс ChatGPT, модели GPT, настройки и OpenAI Playground.
  • Изучите ключевые концепции, такие как Test‑Time Compute (например, OpenAI o1, o3; Deepseek R1).
  • Узнайте, как работает NotebookLM от Google, и эффективно используйте его в проектах RAG.
Простые реализации RAG с ChatGPT и пользовательскими GPT.
Быстро и легко запустите свои первые приложения ИИ:
  • Создайте своего первого RAG-бота из PDF-файлов с помощью пользовательских GPT.
  • Превращайте HTML-страницы и видеоролики YouTube в интерактивные чат-боты RAG.
  • Обучайте ChatGPT вашему личному стилю письма с помощью RAG.
  • Используйте 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
Погрузитесь в мир локального ИИ:
  • Установите и используйте Ollama: узнайте о моделях, командах и требованиях к оборудованию.
  • Эффективно интегрируйте AnythingLLM с Ollama — оптимизируйте фрагментацию и встраивание.
  • Создавайте локальные чат-боты RAG и точно контролируйте язык и поведение с помощью системных подсказок и настроек температуры.
  • Используйте такие возможности агента, как веб-поиск, сбор данных и многое другое.
Flowise: RAG с LangChain и LangGraph — это просто
Используйте возможности API OpenAI для профессиональных приложений:
  • Изучите API OpenAI, модели ценообразования, соответствие GDPR и настройку проектов.
  • Создавайте эффективные приложения RAG с помощью OpenAI Playground и API-интерфейсов реагирования.
  • Установите Flowise, управляйте обновлениями и освойте его интерфейс, включая Marketplace и OpenAI Assistant.
  • Создавайте комплексные чат-потоки RAG с помощью веб-скрапинга, встраивания, HTML-разделителей и векторных баз данных.
  • Разработайте собственный пользовательский интерфейс чат-бота и займитесь техническими деталями Flowise.
  • Реализуйте локальную безопасность на основе ИИ с помощью Ollama и LangChain и используйте узлы-агенты Flowise (например, электронная почта, календарь, Airtable).
  • Объедините векторные базы данных Pinecone с Supabase и Postgres.
  • Освойте оперативную разработку и последовательных агентов с рабочими процессами с участием человека.
n8n: Создание автоматизированных систем ИИ и агентов RAG
Используйте n8n как мощную платформу автоматизации для ваших проектов ИИ:
  • Изучите локальную установку, обновления и основы n8n.
  • Автоматизируйте обновления базы данных Pinecone через Google Диск.
  • Разрабатывайте чат-ботов RAG с узлами ИИ-агентов, векторными базами данных и дополнительными инструментами.
  • Создавайте автоматизированных чат-ботов на основе веб-сайтов с помощью HTML-запросов и скрапинга.
Хостинг, продажа и монетизация ваших агентов RAG.
Выводите свои проекты ИИ на профессиональный рынок:
  • Размещайте приложения Flowise и n8n на таких платформах, как Render, и встраивайте их в веб-сайты (HTML, WordPress).
  • Создавайте фирменные профессиональные чат-боты и предлагайте их как услуги или отдельные продукты.
  • Разработайте эффективные стратегии маркетинга и продаж для ваших ИИ-агентов.
Расширенные рабочие процессы и специализированные методы RAG.
Внедряйте профессиональные передовые технологии:
  • Изучите продвинутые методы, такие как веб-хуки, MCP с Клодом, действия GPT и интеграция n8n.
  • Понимать протокол контекста модели (MCP) и создавать серверы и клиенты MCP в n8n и Claude Desktop.
  • Изучите инновационные стратегии RAG, такие как Cache‑Augmented Generation (CAG), GraphRAG (Microsoft), LightRAG и контекстный поиск Anthropic.
  • Оптимизируйте фрагментацию, встраивание и извлечение Top-K для ваших приложений RAG.
  • Выберите правильную стратегию для своих проектов и максимизируйте результаты RAG.
Безопасность, конфиденциальность и правовые основы.
Эффективно защитите свои проекты ИИ:
  • Распознавать риски безопасности (эксплойты Telegram, джейлбрейки, инъекции подсказок, отравление данных).
  • Защитите свой ИИ от атак и уважайте авторские права на создаваемый контент.
  • Углубите свое понимание GDPR и предстоящего Закона ЕС об искусственном интеллекте, чтобы обеспечить соблюдение правовых норм.
Станьте экспертом в области автоматизации ИИ, агентов ИИ и RAG!
К концу этого курса вы будете полностью подготовлены к созданию, оптимизации и успешному маркетингу чат-ботов RAG, агентов ИИ и автоматизации.
Для кого этот курс:
  • Частные лица, интересующиеся ИИ и автоматизацией, которые хотят создать собственных агентов RAG
  • Предприниматели, желающие повысить эффективность, сэкономить деньги или построить бизнес на основе ИИ
  • Любой желающий узнать что-то новое и получить глубокие знания об агентах RAG
  • Всем, кто хочет наконец понять RAG и автоматизировать задачи
Материалы курса
10 разделов • 100 лекций • Общая продолжительность 17 ч 56 мин
  • Введение
  • Основы: LLM, RAG, векторных баз данных и интерфейс ChatGPT
  • Практический RAG с ChatGPT и пользовательским GPT
  • Реализация RAG с помощью программ LLM с открытым исходным кодом: AnythingLLM и Ollama
  • Чат-боты и агенты RAG с API OpenAI: LangChain и LangGraph в Flowise
  • Создание чат-ботов и агентов RAG с помощью n8n
  • Приложения RAG с Flowise и n8n: хостинг, самостоятельный хостинг и продажа стали проще
  • Расширенные рабочие процессы: WebHooks, MCP, Claude, GPT, RAG и стратегии фрагментации
  • Проблемы, безопасность и авторские права в RAG Agents
  • Что дальше?
Показать больше
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть авторский контент.
Поиск по тегу:
Теги
api/mcp chatgpt langchain udemy арнольд оберлейтер

Зарегистрируйте учетную запись

У вас появится больше возможностей!

Создать учетную запись

Пройдите быструю регистрацию

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху