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

[King]

Складчина: Агенты RAG: создание приложений и GPT с API/MCP, LangChain и n8n [Udemy] [Арнольд Оберлейтер]
RAG Agents: Build Apps & GPTs with APIs/MCP, LangChain & n8n by Arnold Oberleiter
Язык английский + бонусом субтитры на русском языке, + 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?


Спойлер: Оригинальное описание:
One of the most important concepts in the AI world is RAG – Retrieval-Augmented Generation!
You need to give LLMs knowledge!
But how do you build powerful RAG chatbots and intelligent AI agents to optimize your business processes and personal projects?
In this course, you’ll learn exactly that—comprehensively and clearly explained—using ChatGPT, Claude, Google Gemini, open‑source LLMs, Flowise, n8n, and more!

Fundamentals: LLMs, RAG & Vector Databases
Build a solid foundation for your AI projects:
Deepen your knowledge of LLMs: ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral, and many more.
Understand how Function Calling and API communication work in LLMs.
Learn why vector databases and embedding models are the heart of RAG.
Master the ChatGPT interface, GPT models, settings, and the OpenAI Playground.
Explore key concepts like Test‑Time Compute (e.g. OpenAI o1, o3; Deepseek R1).
Discover how Google’s NotebookLM works and leverage it effectively for RAG projects.

Simple RAG Implementations with ChatGPT & Custom GPTs
Get your first AI applications up and running quickly and easily:
Create your very first RAG bot from PDFs using Custom GPTs.
Turn HTML web pages and YouTube videos into interactive RAG chatbots.
Train ChatGPT on your personal writing style via RAG.
Use CSV data to build smart chatbots and explore the full potential of Custom GPTs.

RAG with Open‑Source LLMs: AnythingLLM & Ollama
Dive into the world of local AI:
Install and use Ollama: learn about models, commands, and hardware requirements.
Integrate AnythingLLM effectively with Ollama—optimize chunking and embeddings.
Build local RAG chatbots and precisely control language and behavior with system prompts and temperature settings.
Leverage agent capabilities like web search, scraping, and more.

Flowise: RAG with LangChain & LangGraph Made Easy
Harness the power of the OpenAI API for professional applications:
Master the OpenAI API, pricing models, GDPR compliance, and project setup.
Build efficient RAG applications via the OpenAI Playground and response APIs.
Install Flowise, manage updates, and become proficient with its interface—including the Marketplace and OpenAI Assistant.
Create comprehensive RAG chatflows with web scraping, embeddings, HTML splitters, and vector databases.
Develop your own chatbot UI and handle Flowise’s technical details.
Implement local AI security with Ollama & LangChain and use Flowise’s tool‑agent nodes (e.g. email, calendar, Airtable).
Combine Pinecone vector databases with Supabase and Postgres.
Master prompt engineering and sequential agents with human‑in‑the‑loop workflows.

n8n: Building AI Automations & RAG Agents
Use n8n as a powerful automation platform for your AI projects:
Learn local installation, updates, and n8n basics.
Automate Pinecone database updates via Google Drive.
Develop RAG chatbots with AI‑agent nodes, vector databases, and supplementary tools.
Create automated chatbots from websites using HTML requests and scraping.

Hosting, Selling & Monetizing Your RAG Agents
Take your AI projects to market professionally:
Host Flowise and n8n apps on platforms like Render and embed them in websites (HTML, WordPress).
Design branded, professional chatbots and offer them as services or standalone products.
Develop effective marketing and sales strategies for your AI agents.

Advanced Workflows & Specialized RAG Techniques
Adopt professional, cutting‑edge technologies:
Learn advanced techniques like webhooks, MCPs with Claude, GPT Actions, and n8n integration.
Understand the Model Context Protocol (MCP) and build both MCP servers and clients in n8n and Claude Desktop.
Explore innovative RAG strategies such as Cache‑Augmented Generation (CAG), GraphRAG (Microsoft), LightRAG, and Anthropic’s Contextual Retrieval.
Optimize chunking, embedding, and Top‑K retrieval for your RAG apps.
Choose the right strategy for your projects and maximize your RAG outcomes.

Security, Privacy & Legal Foundations
Protect your AI projects effectively:
Recognize security risks (Telegram exploits, jailbreaks, prompt injections, data poisoning).
Secure your AI against attacks and respect copyrights in generated content.
Deepen your understanding of GDPR and the upcoming EU AI Act to ensure legal compliance.

Become an expert in AI automations, AI agents & RAG!
By the end of this course, you will be fully equipped to build, optimize, and successfully market RAG chatbots, AI agents, and automations.
Промо на русском языке:






СЛИВ СКЛАДЧИН

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться