Repolode
Предложить
DataTalksClub

DataTalksClub/llm-zoomcamp

Бесплатный открытый 10-недельный онлайн-курс по созданию приложений на базе LLM с RAG, векторным поиском, агентами, оценкой качества и мониторингом.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
7,493
Форки
1,391
Открытые issues
6
Последний коммит
5 дней назад

Что это?

LLM Zoomcamp — бесплатный практический онлайн-курс от DataTalks.Club. На нём учатся создавать AI-систему, которая отвечает на вопросы по собственной базе знаний. Курс охватывает генерацию с дополненной выборкой (RAG), эмбеддинги, векторный поиск, вызов функций и AI-агентов.

Курс состоит из модулей по агентному RAG с поиском по ключевым словам, векторному поиску с minsearch, sqlitesearch и PGVector, оркестрации с Kestra, приёму данных с dlt, оценке качества, мониторингу и передовым практикам, таким как гибридный поиск и переранжирование. В поздних модулях рассматривается пример фитнес-ассистента, созданного от начала до конца.

В репозитории собраны материалы курса, ноутбуки и домашние задания. Можно заниматься в потоке с проверкой домашних заданий, итоговым проектом и взаимной оценкой работ или проходить курс в своём темпе. Для занятий нужны знания Python, командной строки и основ Docker. GPU не требуется, а выполнение упражнений обойдётся примерно в несколько долларов кредитов API.

Ключевые возможности

  • 01Разбирает RAG-пайплайны, эмбеддинги, векторный и гибридный поиск
  • 02Включает модули по вызову функций и AI-агентам
  • 03Сравнивает поисковые движки, включая minsearch, sqlitesearch и PGVector
  • 04Учит оценивать качество и отслеживать работу приложений на базе LLM
  • 05Завершается итоговым проектом и, в потоках, возможностью взаимной оценки работ

Сценарии использования

  • Для разработчиков ПО, которые добавляют в существующий продукт поиск или ответы на вопросы на базе RAG
  • Для дата-инженеров, которые хотят понять, как поисковые пайплайны встраиваются в промышленные системы
  • Для ML-специалистов, которым нужен структурированный подход к оценке приложений на базе LLM

Что важно знать

  • В метаданных репозитория не указана лицензия, поэтому условия повторного использования неясны.
  • На выполнение упражнений уйдёт примерно 1–5 долларов в кредитах OpenAI API.
  • Для получения сертификатов и выполнения оцениваемых домашних заданий нужно присоединиться к потоку с занятиями в реальном времени и установленными сроками.

Темы

#llm#rag#vector-search#embeddings#ai-agents#course#python

Частые вопросы

Что такое llm-zoomcamp?
Бесплатный открытый 10-недельный онлайн-курс по созданию приложений на базе LLM с RAG, векторным поиском, агентами, оценкой качества и мониторингом. LLM Zoomcamp — бесплатный практический онлайн-курс от DataTalks.Club. На нём учатся создавать AI-систему, которая отвечает на вопросы по собственной базе знаний. Курс охватывает генерацию с дополненной выборкой (RAG), эмбеддинги, векторный поиск, вызов функций и AI-агентов.
llm-zoomcamp можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
У llm-zoomcamp не указана лицензия. Код открыт, но без лицензии нет явного разрешения на его использование — уточните у автора, прежде чем на него полагаться.
llm-zoomcamp всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в llm-zoomcamp — 15 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать llm-zoomcamp?
Для разработчиков ПО, которые добавляют в существующий продукт поиск или ответы на вопросы на базе RAG Для дата-инженеров, которые хотят понять, как поисковые пайплайны встраиваются в промышленные системы Для ML-специалистов, которым нужен структурированный подход к оценке приложений на базе LLM
Где скачать llm-zoomcamp?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/DataTalksClub/llm-zoomcamp

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты