- Введение 2
- Читать обязательноЛекция1.1
- Материалы курсаЛекция1.2
- Подготовка окружения 18
- Установка Windows TerminalЛекция2.103 min
- Установка GITЛекция2.202 min
- Установка PythonЛекция2.302 min
- Установка Apache 2.4Лекция2.405 min
- Установка PyCharmЛекция2.501 min
- Установка PostgreSQLЛекция2.601 min
- Установка PGAdminЛекция2.702 min
- Установка ffmpeg – для обработки аудио при транскрибацииЛекция2.802 min
- Установка драйверов cuda+cudnn – для владельцев видео карт NVidiaЛекция2.904 min
- Установка DockerЛекция2.1001 min
- Устанавливаем плагины Pycharm (Black, Ignore, GigaCode)Лекция2.1106 min
- Установка poetry – менеджер зависимостей pythonЛекция2.1204 min
- Установка платформы 1СЛекция2.13
- Активация лицензии разработчика 1СЛекция2.14
- Установка утилиты для удаленной работы с linux сервером PyTTYЛекция2.1501 min
- Установка утилиты WinSCP для передачи файлов по ssh на удаленный серверЛекция2.1601 min
- Установка OllamaЛекция2.1708 min
- Запуск Postgresql + PgAdmin в DockerЛекция2.1816 min
- Теория Python 8
Минимальная теория для разработки проектов на python
- Часть 1. Видео рассказывает о процессе установки Python и PyCharm, основах программирования на Python, работе с файлами, отладке кода, а также об операциях с числами, строками и переменными.Лекция3.117 min
- Часть 2. Видео представляет собой обзор инструментов отладки и основных структур данных в Python, включая работу с отладчиком, списками, кортежами, словарями и множествами.Лекция3.214 min
- Часть 3. Видео посвящено основам синтаксиса Python, включая условные операторы, конструкции if-elif-else, циклы while и for, а также распаковку данных и работу со словарями.Лекция3.334 min
- Часть 4. Видео рассказывает о создании функций в Python, их вызове, возврате нескольких значений, обращении к ним как к объектам, проверке типов параметров и понятии чистых функций.Лекция3.416 min
- Часть 5. Видео объясняет основы работы с областями видимости переменных, переопределением, передачей параметров, использованием звездочки для именованных аргументов, распаковкой параметров и параметрами по умолчанию в Python.Лекция3.514 min
- Часть 6. Видео объясняет основы работы с модулями и пакетами в Python, включая их создание, структуру, импортирование и правильное использование вложенных модулей и областей видимости.Лекция3.619 min
- Часть 7. Видео объясняет основы работы с классами в Python, включая создание классов, методы, магические методы, инициализацию объектов, работу с атрибутами, сравнение и сложение объектов, а также обращение к объектам как к функциям.Лекция3.720 min
- Часть 8. В видео демонстрируется создание и использование классов на примере каталога товаров, включая наследование, методы работы с базой данных и примеры их применения.Лекция3.820 min
- Базовый проект на FastAPI 11
Создадим базовый шаблон проекта на FastAPI для последующей разработки
- Установка из исходниковЛекция4.115 min
- Установка пакетовЛекция4.206 min
- ENVЛекция4.306 min
- Структура проектаЛекция4.403 min
- Логи приложенияЛекция4.506 min
- Конфигурация проектаЛекция4.613 min
- Подключение к базе данныхЛекция4.705 min
- МаршрутыЛекция4.801 min
- Базовый класс моделейЛекция4.903 min
- Главный файл приложенияЛекция4.1006 min
- DockerfileЛекция4.1109 min
- Аренда и настройка linux сервера 2
Для разворачивания своих проектов и обхода региональных блокировок ChatGPT, мы арендуем и настроим Linux сервер.
- Аренда сервера на RUVDSЛекция5.103 min
- Создание прокси сервера на арендованном linux сервере для работы с ChatGPTЛекция5.210 min
- Получение API ключей 3
- Регистрация и получение API ключа в GigachatЛекция6.108 min
- Регистрация и получение API ключа в ChatGPTЛекция6.205 min
- Пополнение баланса API ChatGPTЛекция6.310 min
- Теория фреймворка Langchain 23
- 01 Как развернуть исходникиЛекция7.102 min
- 02 Создаем класс с настройками и фабрику моделейЛекция7.207 min
- 03 Самый базовый чатЛекция7.302 min
- 04 Чат с памятьюЛекция7.405 min
- 05 Чат с интерактивным диалогомЛекция7.502 min
- 06 Класс для сохранения истории диалоговЛекция7.607 min
- 07 Базовый шаблонЛекция7.703 min
- 08 Шаблон с несколькими переменнымиЛекция7.802 min
- 09 Шаблон с указанием типов сообщенийЛекция7.902 min
- 10 Шаблон с HumanMessageЛекция7.1002 min
- 11 Формирование шаблона с помощью классовЛекция7.1102 min
- 12 Формирование списка сообщений для чатаЛекция7.1202 min
- 13 Базовые цепочкиЛекция7.1304 min
- 14 Свои функции в цепочкахЛекция7.1403 min
- 15 Параллельные цепочкиЛекция7.1508 min
- 16 Цепочки с ветвлениямиЛекция7.1610 min
- 17 RAG. Общий принципЛекция7.1707 min
- 18 RAG. Giga-Embeddings, FAISS и семантический поискЛекция7.1825 min
- 19 RAG. Разбиение текстов на чанки (TokenTextSplitter, CharacterTextSplitter и другие)Лекция7.1919 min
- 20 RAG. Полный пример чата с историейЛекция7.2016 min
- 21 Локальный BGE rerankerЛекция7.2116 min
- 22 Custom retriverЛекция7.2220 min
- 23 Agents and toolsЛекция7.2312 min
- Langfuse - тестирование и отладка LLM приложений 1
ПО предназначенное для тестирования и отладки llm приложений
- Установка Langfuse в DockerЛекция8.104 min
- Практика AI - корпоративный бот по базе знаний компании 2
Разработаем проект, который будет отвечать вопросы на вопросы по базе знаний компании.
- Описание проектаЛекция9.1
- Создаем проект PyCharmЛекция9.2
- Практика AI - распознавание голосовых сообщений отправленных через Telegram 1
Решим задачу, когда допустим кладовщик ходит по складу и отправляет голосовые сообщения в телеграм, а в 1С появляются сразу распознанные сообщения. Прикрутив технологию поиска товаров, из прошлого проекта, можно сразу формировать заказ поставщику. Интеграция с Telegram.
- Создаем проект PyCharmЛекция10.1
- Промпт инжиниринг 7
- Основные промптыЛекция11.1
- Элементы промптаЛекция11.2
- Примеры промптовЛекция11.3
- Zero-Shot PromptingЛекция11.4
- Few-Shot PromptingЛекция11.5
- Chain-of-Thought PromptingЛекция11.6
- Мой подход к разработке промптовЛекция11.7
- Практика AI - ИИ менеджер отвечающий по наличию товара и составу заказов 1
Напишем проект, который будет искать товары в базе определяя, что хочет клиент по его вопросам. Так же будем отвечать на вопросы по заказам, что заказано, когда приедет и т.п. В качестве интеграции, html чат в форме 1С.
- Создаем проект PyCharmЛекция12.1
- Практика AI - ИИ менеджер отвечающий на сложные комбинированные вопросы 1
Напишем проект, который будет искать товары в базе, определяя, что хочет клиент по его вопросам. Отличие от предыдущего в том, что сделан упор на улучшение поиска с помощью кластеризации вопросов для определения категорий товаров, применяется реранкер, который можно дообучать. Бот отвечает на сложные комбинированные вопросы, когда пользователь запрашивает информацию сразу по товару, оплате и доставке. В качестве интеграции чат на web странице. Интеграция с Авито.
- Создаем проект PyCharmЛекция13.1
- Практика AI - извлечение информации и характеристик из pdf, наименований(описаний) товаров 1
Решим задачу вытаскивания характеристик из pdf, если вам приходится разбирать большое количество документов. Разберем как можно извлекать структурированную информацию из наименований или описаний товаров, для дальнейшего заполнения характеристик товара в 1С. Интеграция с REST API.
- Создаем проект PyCharmЛекция14.1
- Локальные модели 1
Желательно наличие видео карты, примеры будут на NVidia 3080 Ti
- Локальный чат на Ollama LangChain DeepseekЛекция15.1
- Deploy - развёртывание проекта 13
- Загрузка проекта в Git репозиторийЛекция16.1
- Аренда сервера на RuVDSЛекция16.2
- Регистрация доменного имени на Reg.ruЛекция16.3
- Прописываем IP сервера в dns записях доменаЛекция16.4
- Подключение к серверу с помощью PuTTYЛекция16.5
- Установка web сервера NginxЛекция16.6
- Тестовая html страница которую будет показывать NginxЛекция16.7
- Получение и установка валидного SSL сертификата для доменаЛекция16.8
- Установка DockerЛекция16.9
- Установка Docker-composeЛекция16.10
- Получаем проект из Git репозиторияЛекция16.11
- Запускаем проект в DockerЛекция16.12
- Дорабатываем конфиг Nginx для доступа к нашему проектуЛекция16.13
