[Арнольд Оберлейтер] [Udemy] Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n (2025)

[Арнольд Оберлейтер] [Udemy] Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n (2025)

Слив курса Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n [Udemy] [Арнольд Оберлейтер]

*** Язык английский + озвучка на русском языке (ИИ)***

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?