Навчись будувати advanced RAG — та збери систему з evals, hybrid search і memory у своєму GitHub

Реалістично — 8–12 годин: два async-заняття (конспект + відео з guided lab), власна практика на CorpBrain і одна live-клініка. Це hands-on intensive, а не курс "подивився відео — отримав сертифікат". Якщо тиждень видався перевантаженим, заняття доступні в записі, а homework має обов'язкове ядро і опціональні поглиблення — мінімальну траєкторію можна пройти швидше.

Якщо ваш RAG працює стабільно, ви міряєте retrieval quality метриками, маєте eval dataset і regression-контроль у CI — курс вам не потрібен. Якщо ж quality оцінюється "на око", dense search губить ID й технічні терміни, а кожна зміна — рулетка, то саме цей розрив між "зібрав pipeline" і "керую quality системно" курс і закриває.

Безкоштовні курси показують, як підключити фреймворк за 1–2 години на чистих демо-даних. Тут ви 6 тижнів будуєте одну систему на messy корпусі (tech docs, Slack-подібні повідомлення, GitHub issues), вимірюєте кожне рішення власним eval framework і щотижня розбираєте свої failures з експертом на live-клініці. Різниця та сама, що між "прочитав про плавання" і "тренувався з тренером у басейні".

Must-have: впевнений Python, розуміння REST API, Git, базове розуміння embeddings і vector search, досвід хоча б з одним basic LLM/RAG application. Перед стартом є pre-work модуль: підняти starter repo, проіндексувати невеликий корпус і запустити перші test queries — щоб уся група почала зі спільного baseline.

Так — це один із трьох основних профілів курсу. ML-теорія тут не потрібна: retrieval engineering ближчий до backend-дисципліни (індекси, latency, trade-offs, observability), ніж до тренування моделей. Ваш досвід з APIs, базами й архітектурою — це перевага, курс добудовує зверху retrieval-специфіку.

Це не лекції — теорія повністю в async-матеріалах. На клініку ви приносите конкретний failure, trace або metric delta зі своєї системи, а експерт розбирає root cause, челенджить ваші architecture decisions і допомагає спланувати наступний експеримент. Формат працює, коли приходиш з evidence — тому homework структурований так, щоб evidence у вас був щотижня.

Working retrieval system у вашому GitHub і 8 інженерних артефактів: eval dataset з baseline report, Retrieval Design ADR, failure analysis report, hybrid retrieval benchmark, decision matrix по reranking, routing policy з memory architecture, quality dashboard з regression gate у CI та фінальний Advanced RAG Architecture Pack з before/after метриками. Це матеріал, який показують на співбесіді, а не переказують.

Для практики знадобляться API-ключі LLM-провайдера. Лаби спроєктовані під невеликі корпуси й економні моделі, тому витрати помірні — оцінку бюджету і рекомендовані конфігурації дамо в pre-work модулі. Якщо у вас є корпоративні ключі — можна використовувати їх.

Усі async-матеріали залишаються доступними, записи клінік — теж. Наздогнати реально, але через наскрізний capstone кожне заняття будується на попередньому — тому радимо не накопичувати більше одного тижня відставання. Куратор допоможе спланувати повернення в ритм.

Так, після захисту фінального проєкту. Але чесно: для senior-аудиторії сертифікат — найслабший з результатів курсу. Роботодавця переконує working system у GitHub і артефакти з виміряними результатами. Бонус для випускників — залік у магістратуру Neoversity (EQF7, EU диплом) на спеціальних умовах.

Вартість залежить від етапу набору групи, на якому ви робите оплату — що раніше, то вигідніші умови. Актуальну ціну для вашого етапу підкаже відділ продажів: залишайте заявку, і менеджер зорієнтує по умовах і доступних форматах оплати.

Так, працюємо з корпоративною оплатою — надаємо рахунок і документи для роботодавця. Аргумент для менеджера простий: після курсу інженер вміє вимірювати retrieval quality, знаходити root cause і обґрунтовувати architecture decisions даними — це прямий вплив на якість AI-продукту команди.