Безплатний університет ШІ на GitHub: зберіть RAG та агента за 7 тижнів
Практичний курс на GitHub: Docker, FastAPI, пайплайни даних, BM25, гібридний пошук, RAG, продакшен і агентний ШІ з LangGraph.
Час зібрати власного ШІ-агента: якийсь хлопець заснував безплатний університет із ШІ на GitHub.
Там замість туторіалів і теорії — повноцінні ШІ-системи з реальної практики.
Крок за кроком.
Тиждень 1 → Docker, FastAPI, бази даних
Тиждень 2 → Автоматизовані пайплайни обробки даних
Тиждень 3 → Створення власного пошукового рушія (BM25)
Тиждень 4 → Гібридний пошук (семантичний + за ключовими словами)
Тиждень 5 → Повноцінна RAG-система
Тиждень 6 → Підготовка до продакшену (кешування + моніторинг)
Тиждень 7 → Агентний ШІ з LangGraph
Коментарі
Дайджест щотижня
Найкраще про vibe coding, AI-агентів та open source — раз на тиждень, без спаму.
Схожі статті
Всі статті5 open-source no-code платформ для LLM, RAG та AI-агентів
Огляд 5 open-source no-code платформ для створення LLM, RAG і AI-агентів: AutoAgent, AnythingLLM, Open Agent Platform, Sim та Dify.
Harness-1: пошуковий агент 20B із зовнішнім harness-станом
Harness-1 — пошуковий агент на 20B параметрів, що виносить стан пошуку в зовнішній harness-шар і конкурує з більшими моделями на довгих задачах.
Курс Decoding AI: як зібрати Second Brain-асистента з RAG і LLMOps
Опенсорс курс від Decoding AI: 6 модулів про архітектуру, ETL, RAG, агенти, деплой і LLMOps. Notion-підтримка, Docker, MIT.