Retrieval Augmented Generation (RAG) z LangChain
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Idealny dla zespołów, które…
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Kompleksowo przygotowywać dane i tworzyć indeksy dla systemów RAG
Projektować i implementować łańcuchy Retrieval-Augmented Generation z LangChain
Poznasz zaawansowane techniki chunkingu, embeddingu oraz retrieval
Tworzyć wydajne systemy Q&A i chatboty oparte o własne źródła danych
Optymalizować promptowanie i zarządzać kontekstem konwersacji
Budować skalowalne i bezpieczne rozwiązania RAG gotowe do wdrożenia produkcyjnego
Co konkretnie robimy
Dzień 1: Wprowadzenie i przygotowanie danych do RAG
- · Idea i zalety RAG w porównaniu do klasycznego generowania tekstu
- · Omówienie architektury RAG: indeksowanie, wyszukiwanie i generowanie
- · Architektura systemów RAG: komponenty, przepływ danych, główne zalety
- · Wprowadzenie do biblioteki LangChain i jej komponentów wspierających RAG
- · Konfiguracja i połączenie się z LLM poprzez cloudowe API (OpenAI, Gemini, Claude, etc.)
- · Ładowanie dokumentów i podział na fragmenty (chunking) – narzędzia i techniki
- · Tworzenie i wykorzystanie embedingów – modelowanie tekstu do przestrzeni wektorowej
- · Implementacja VectorStore do przechowywania i wyszukiwania wektorowego danych
- · Integracja danych z różnego typu źródeł (np. kod Python, HTML, PDF)
- · Warsztaty: indeksacja własnych dokumentów i testy wyszukiwania
Dzień 2: Budowa, integracja i tuning łańcucha RAG
- · Implementacja retrieverów o różnych parametrach (dense/sparse), omówienie algorytmów takich jak BM25
- · Tworzenie komponentów retrievera i generatywnego modelu językowego (LLM)
- · Składanie łańcucha RAG z wyszukiwania i promptowania LLM
- · Praktyczna implementacja gotowego systemu RAG na przykładzie prostego Q&A
- · Użycie LangGraph do orkiestracji procesu i zarządzania stanem aplikacji
- · Dopasowanie promptów oraz zarządzanie kontekstem, zarządzanie limitem tokenów
- · Dodawanie wsparcia dla konwersacyjnego historycznego kontekstu użytkownika
- · Techniki ograniczania halucynacji oraz zapewnienia spójności odpowiedzi AI
- · Warsztaty: tuning pipeline’u i rozbudowa o logikę warunkową
Dzień 3: Zaawansowane zastosowania i wdrożenia w produkcji
- · Budowa API i frontendu do aplikacji RAG (np. z Flask/FastAPI)
- · Praca z multimodalnymi danymi (np. pliki PDF, obrazy) w RAG
- · Zabezpieczenia, monitorowanie oraz skalowanie systemu RAG. Ochrona przed halucynacjami i biasem – weryfikacja odpowiedzi i safeguarding
- · Praktyczny projekt: implementacja i testowanie aplikacji RAG w wybranym scenariuszu
- · Integracja LangGraph i LangSmith do debugowania i audytu workflowów
- · Automatyzacje i funkcje human-in-the-loop dla kontrolowanej generacji
- · Przegląd trendów i nowych możliwości RAG w ekosystemie AI
- · Podsumowanie, konsultacje i plan dalszego rozwoju umiejętności
Od briefu do retro w 30 dniach.
Brief i diagnoza
Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.
Modyfikacja programu
Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.
Warsztat
Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.
Retro + raport
Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →Agenci AI w Praktyce: Budowa, Integracja i Skalowanie
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI - szkolenie ogólne
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI dla Analityków Systemowych
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.