Technologie

RAG i LangChain — budowanie aplikacji AI z własnymi danymi

Intensywne szkolenie z budowania aplikacji AI wykorzystujących Retrieval-Augmented Generation (RAG) i framework LangChain. Program obejmuje architektury RAG, techniki chunkingu i embeddingu, bazy wektorowe (Pinecone, ChromaDB, FAISS), zaawansowane strategie retrieval z hybrid search i rerankingiem oraz budowanie produkcyjnych pipeline'ów RAG. Uczestnicy poznają metody ewaluacji jakości odpowiedzi z wykorzystaniem RAGAS i wdrożą kompletny system RAG od prototypu do produkcji.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Retrieval-Augmented Generation to obecnie najskuteczniejszy sposób na budowanie aplikacji AI, które odpowiadają na pytania na podstawie firmowych danych — bez halucynacji i bez kosztownego fine-tuningu. Jednak zbudowanie RAG, który działa niezawodnie w produkcji, wymaga znacznie więcej niż podłączenie dokumentów do bazy wektorowej. Kluczowe są decyzje dotyczące strategii chunkingu, wyboru modelu embeddingowego, konfiguracji retrieval i ewaluacji jakości odpowiedzi.

To dwudniowe szkolenie prowadzi uczestników przez cały cykl budowania systemu RAG — od podziału dokumentów i tworzenia embeddingów, przez konfigurację baz wektorowych, po zaawansowane techniki hybrid search i reranking. Każdy moduł zawiera ćwiczenia praktyczne realizowane w przygotowanym środowisku laboratoryjnym, gdzie uczestnicy samodzielnie budują i testują poszczególne komponenty pipeline’u RAG z użyciem LangChain.

Co wyróżnia nasze podejście?

EITT śledzi dynamiczny rozwój ekosystemu RAG i frameworków takich jak LangChain, regularnie aktualizując program o najnowsze techniki retrieval, modele embeddingowe i narzędzia ewaluacji. Nasi trenerzy mają doświadczenie w produkcyjnych wdrożeniach systemów RAG w organizacjach o różnej skali — od startupów po enterprise. Z zespołem ponad 500 ekspertów i doświadczeniem z ponad 2500 szkoleń dostarczamy programy oparte na sprawdzonych wzorcach, a nie eksperymentach.

Szkolenie kładzie szczególny nacisk na produkcyjność rozwiązań — uczestnicy nie tylko budują prototyp, ale uczą się go skalować, monitorować i optymalizować. Program obejmuje ewaluację z RAGAS, zarządzanie kosztami tokenów i strategie aktualizacji bazy wiedzy, które są kluczowe w realnych wdrożeniach enterprise.

Korzyści

Uczestnik zrozumie architekturę RAG i jej przewagi nad fine-tuningiem LLM
Uczestnik zbuduje kompletny pipeline RAG z ingestion, retrieval i generation
Uczestnik dobierze i skonfiguruje bazę wektorową odpowiednią do skali projektu
Uczestnik zaimplementuje zaawansowane techniki retrieval z hybrid search i rerankingiem
Uczestnik zbuduje produkcyjny system RAG z cachowaniem, guardrails i monitoringiem
Uczestnik oceni jakość systemu RAG przy użyciu RAGAS i innych metryk ewaluacji
Uczestnik zintegruje RAG z LangChain do obsługi wielu źródeł danych

Dla kogo jest to szkolenie?

Programiści Python chcący budować aplikacje AI z własnymi danymi

Inżynierowie ML poszukujący praktycznych wzorców wdrożeń RAG

Data scientists zainteresowani integracją LLM z bazami wiedzy

Architekci AI projektujący systemy wyszukiwania semantycznego

Backend developerzy rozszerzający aplikacje o funkcjonalności AI

Tech leaderzy oceniający możliwości RAG w organizacji

Wymagania wstępne

Znajomość Pythona na poziomie średniozaawansowanym (min. 1 rok doświadczenia)
Podstawowa wiedza o modelach językowych i API (OpenAI, Anthropic lub inne)
Doświadczenie z REST API i formatem JSON
Podstawowe rozumienie koncepcji NLP i ML (embedding, similarity search)

Program szkolenia

Czym jest RAG i dlaczego rozwiązuje problem halucynacji LLM
Architektura pipeline'u RAG — ingestion, retrieval, generation
Strategie chunkingu — fixed-size, semantic, recursive i document-aware
Modele embeddingowe — OpenAI, Cohere, open-source i ich porównanie
Wpływ jakości chunkingu i embeddingu na trafność odpowiedzi
Praktyka — budowanie pierwszego pipeline'u RAG od zera

Architektura LangChain — komponenty, łańcuchy i orchestracja
Prompt templates i output parsers w kontekście RAG
Chains vs agents — kiedy używać którego podejścia
Systemy pamięci w LangChain — conversation buffer, summary, vector
Integracja LangChain z zewnętrznymi źródłami danych
Debugowanie i tracing z LangSmith

Przegląd baz wektorowych — managed vs self-hosted
Pinecone — konfiguracja, indeksowanie i filtrowanie metadanych
ChromaDB — lokalna baza wektorowa dla prototypów i produkcji
FAISS — wydajne wyszukiwanie wektorowe na dużą skalę
Strategie indeksowania i partycjonowania danych
Porównanie wydajności i kryteria wyboru bazy wektorowej

Dense retrieval vs sparse retrieval — BM25, TF-IDF i embeddingi
Hybrid search — łączenie wyników dense i sparse retrieval
Reranking — Cohere Rerank, cross-encoder i ColBERT
Metadata filtering — filtrowanie wyników po atrybutach dokumentów
Query transformation — HyDE, multi-query i step-back prompting
Praktyczne scenariusze doboru strategii retrieval

Architektura produkcyjna — skalowanie, caching i load balancing
Aktualizacja bazy wiedzy — inkrementalne indeksowanie i wersjonowanie
Obsługa wielu źródeł danych — PDF, strony www, bazy SQL, API
Guardrails — walidacja wejścia i wyjścia w pipeline RAG
Zarządzanie kosztami — optymalizacja tokenów i strategia cachowania
Wzorce integracji RAG z istniejącymi systemami enterprise

Framework RAGAS — metryki ewaluacji systemu RAG
Faithfulness — czy odpowiedź jest wierna kontekstowi
Answer relevance i context relevance — trafność retrieval
Budowanie zbiorów testowych i benchmarków
Iteracyjna optymalizacja pipeline'u na podstawie metryk
Monitoring produkcyjny — alerty i dashboardy jakości RAG

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Najczęściej zadawane pytania

Czym RAG różni się od fine-tuningu modeli językowych i kiedy wybrać RAG?

RAG pozwala modelowi korzystać z aktualnych, firmowych danych bez konieczności ponownego trenowania modelu. Fine-tuning zmienia zachowanie modelu na stałe i wymaga kosztownego procesu treningowego, podczas gdy RAG dynamicznie dostarcza kontekst z bazy wiedzy w momencie zapytania. RAG jest lepszym wyborem, gdy dane zmieniają się często, wymagana jest transparentność źródeł odpowiedzi lub budżet nie pozwala na fine-tuning.

Które bazy wektorowe są omawiane i jak wybrać odpowiednią?

Szkolenie obejmuje trzy bazy wektorowe: Pinecone (managed, najlepszy do produkcji bez zarządzania infrastrukturą), ChromaDB (open-source, idealny do prototypów i mniejszych wdrożeń) oraz FAISS (biblioteka Facebooka, najwydajniejsza dla dużych zbiorów danych on-premise). Wybór zależy od skali projektu, wymagań latencji, budżetu i preferencji dotyczących hostingu — te kryteria są szczegółowo omawiane w module praktycznym.

Jakie dane mogę podłączyć do systemu RAG?

System RAG może przetwarzać praktycznie dowolne dane tekstowe — dokumenty PDF, strony internetowe, bazy danych SQL, pliki Markdown, artykuły z wiki, dokumentację API czy wiadomości email. W szkoleniu pokazujemy konkretne loadery i strategie chunkingu dla różnych typów źródeł, w tym obsługę dokumentów wielojęzycznych i danych ustrukturyzowanych.

Czy po szkoleniu będę w stanie wdrożyć RAG w środowisku produkcyjnym?

Tak — szkolenie celowo obejmuje nie tylko prototypowanie, ale pełny cykl produkcyjny. Moduły poświęcone produkcji adresują skalowanie, caching, inkrementalne aktualizacje bazy wiedzy, guardrails, monitoring jakości odpowiedzi i zarządzanie kosztami tokenów. Uczestnicy kończą szkolenie z działającym pipeline'em RAG i wiedzą potrzebną do wdrożenia go w organizacji.

Dlaczego warto wybrać szkolenie RAG i LangChain w EITT?

EITT to firma szkoleniowa z zespołem ponad 500 ekspertów i doświadczeniem z ponad 2500 zrealizowanych szkoleń. Nasi trenerzy prowadzący szkolenia z RAG i LangChain mają praktyczne doświadczenie we wdrożeniach produkcyjnych systemów AI w organizacjach enterprise. Program jest regularnie aktualizowany, aby odzwierciedlał najnowsze wersje frameworków i baz wektorowych. EITT utrzymuje średnią ocenę uczestników na poziomie 4.8/5.