Нейросети [Дмитрий Романов] Создание AI агентов с базой знаний (RAG) на Claude Code и Replit (2026)

[Брат Тук]

Автор: Дмитрий Романов
Название: Создание AI агентов с базой знаний (RAG) на Claude Code и Replit (2026)

Описание:

Не упусти свой шанс освоить Создание AI агентов с базой знаний (RAG) на Claude Code и Replit

Школа от университета - только с 20 по 27 мая.

Программа.Занятие 1. Основы создания AI агентов с базой знаний (RAG)

• Создание AI агентов на Replit
• Теория дообучения GPT на базе знаний (RAG)
• Подготовка базы знаний для RAG
• Деление базы на чанки
• Создание векторного хранилища для RAG
• Запуск AI консультанта с базой знаний

Занятие 2. Техники rerank, multy-query, HyDE и Hybrid Search для улучшения RAG

• Продвинутые техники RAG
• Техника rerank: переоценка качества чанков
• Техника multy-query: генерация дополнительных вопросов
• Техника HyDE: генерация искусственного запроса
• Техника Hybrid Search: соединение RAG с поиском по ключевым словам
• Создание демонстрационного AI агента с RAG на Replit

Занятие 3. Разбор ТОП-20 AI агентов и рынка вакансий + блок по разработке и продаже AI агентов на заказ

• Обзор ТОП-20 самых популярных AI агентов с RAG
• Как продавать AI агентов на фрилансе
• Как создавать и продавать собственные AI-сервисы с подпиской
• Детальный обзор рынка вакансий AI разработчиков

Занятие 4. Дополнительный модуль. Создание AI агентов с RAG на Claude Code

• Обзор платформы Claude Code
• Сравнение Claude Code с другими Vibe Coding платформами
• Создание AI консультанта на Claude Code
• Добавление RAG в AI консультанта
• Публикация проектов созданных на Claude Code

Спикер Школы разработки AI агентов - Дмитрий Романов.

• Senior AI
• Senior .net в Luxoft
• AI разработчик с 2003 года
• Руководитель IT проектов с 2011 года
• Создал первый в России нейрокомпьютерный интерфейс
• Основатель Университета искусственного интеллекта и Neuro Staff

Университет искусственного интеллекта — курсы № 1 в сфере AI

• 7 лет на рынке
• 11 000 студентов
• Самая большая база контента по AI
• Студенты разрабатывают AI проекты на стажировках в реальных компаниях
• Выпускники работают в компаниях по всему миру

Стек технологий Школы.

• Стек технологий Школы
• 01 Создание AI агентов
• 02 Google AI Studio
• 03 Replit
• 04 Claude Code
• 05 RAG
• 06 Техники RAG: rerank и multy-query
• 07 Техники RAG: HyDE и Hybrid Search

Ваши результаты после школы.

• 01 Портфолио из 5 реальных AI агентов с базой знаний (RAG)
• 02 Сертификат о прохождении программы
• 03 Навык моментального создания AI агентов с базой знаний (RAG) на Claude Code и Replit

20-27 мая 2026 г.

Подробнее:

Скачать:

 

[Dexon]

Не рекомендую. Это не agent engineering. Здесь будут лить в уши терминологию с "Ну типа" и использовать чаты разных LLM для достижения похожего на правду результата. Тестирование агентов, сбор метрик и анализ качества агентов здесь отсутствуют. Все что показано, дальше прототипа не уйдет. Да, деньги на этом можно делать, как и на любом другом "инфоцыганстве". Любая другая LLM (gemini, claude, chatgpt, gigachat, sourcecraft) научат лучше и понятнее, без всяких сторонних площадок типа replit. От того там и цена в 2500р, что поверхостно собрана инфа из бесплатных источников и агрегирована в ТГ канал.

Здоровые агентные системы, которые не стыдно крутить на проде требуют больше, чем "claude, а создай мне агента <бизнес процесс>. Вот тебе системный промпт и датасет". Если ты бизнес аналитик, который не может наладить связь с разработчиками и тебе нужно что-то показать бизнесу, то такой подход имеет право на жизнь. Если ты разраб, который хочет писать свои агентные системы - не смотри!

 

[sibleskom]

Посмотрел этого цыганёнка. Грамотно разводит на попупку дорогих его же курсов.. Не ведитесь!

 

[sv079]

Не рекомендую. Это не agent engineering. Здесь будут лить в уши терминологию с "Ну типа" и использовать чаты разных LLM для достижения похожего на правду результата. Тестирование агентов, сбор метрик и анализ качества агентов здесь отсутствуют. Все что показано, дальше прототипа не уйдет. Да, деньги на этом можно делать, как и на любом другом "инфоцыганстве". Любая другая LLM (gemini, claude, chatgpt, gigachat, sourcecraft) научат лучше и понятнее, без всяких сторонних площадок типа replit. От того там и цена в 2500р, что поверхостно собрана инфа из бесплатных источников и агрегирована в ТГ канал.

Здоровые агентные системы, которые не стыдно крутить на проде требуют больше, чем "claude, а создай мне агента <бизнес процесс>. Вот тебе системный промпт и датасет". Если ты бизнес аналитик, который не может наладить связь с разработчиками и тебе нужно что-то показать бизнесу, то такой подход имеет право на жизнь. Если ты разраб, который хочет писать свои агентные системы - не смотри!

Подскажите, пожалуйста, а с кого или с чего можно начать, чтоб изначально изучать тему вайбкодинга с правильного фундамента?

 

[Dexon]

Подскажите, пожалуйста, а с кого или с чего можно начать, чтоб изначально изучать тему вайбкодинга с правильного фундамента?

Добрый день. По самому вайб кодингу сложно дать пайплайн как это делать правильно. Сейчас это направление только формируется и каждый бизнес видет его по-разному. На моем месте работы теперь каждый второй из "топов" считает себя разработчиками и каждый приходит со своими подделками с запросами "Я сделяль. Хачу чтобы ты мне это развернул на сервере". Смотришь их подделку, офигиваешь, отказываешь несколько раз, потому что там откровенное дырявое ведро как со стороны продукта, так и со стороны безопасности. После они решают купить себе дешевых VPSок где-нибудь на стороне, развернуть себе там и продвинуть в бизнес без одобрения со стороны специалистов ИТ отдела. Потребители бизнеса радостные, пользуются до первого серьезного инцидента (а он случается чаще всего сразу, либо через пару недель), который "топ" уже решить не может :)
Если вы изучаете это как способ монетизации, работаете над своим проектом, то здесь я бы советовал больше начать с системного дизайна как такового. Узнать больше про стеки, очереди сообщений и балансировщики. Углубляться сильно не нужно, важно понимать как это работает и почему именно так. Нейронки часто будут советовать в проект пихать вместо нормальной СУБД, обычный файлик .sqlite. Нужно понимать, почему это плохо. Вайб кодинг генерирует столько кода и решений, где без знаний проектирования систем будет потом сложно довести проект до состояни прода. Если вместо гугл уже привыкли использовать результаты генераций LLM, потому что она на этом училась и все знает. Тогда подкрепляйте их знания скиллами и MCP своих проектов и личной\корпоративной базой знаний с учетом рисков утечек чувствительной информации.

Ссылок на материалы попробую накидать, надеюсь не нарушу правила (не сильно в них вчитывался)

https://github.com/mattpocock/skills большая подборка скиллов
https://github.com/jamwithai/production-agentic-rag-course курс по агентным системам

Наверное одно из достойных в РУ коммьюнити объяснение работы с Claude Code (Спойлер, его предпочитают в компаниях больше, чем другие провайдеры). Размещение ссылки не является рекламой.

Ну и популярно сейчас плодить свои базы знаний с помощью .md файлов по методам Андрюшки Карпатого. Но подход гугла мне показался чуть поинтереснее
https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/tree/main/okf


Имеет смысл использовать, если нужно юзать разных провайдеров и держать их в одном контексте.
У меня 80-90% использование в проектах - Claude. У него своя база знаний (читай: память) хорошо справляется и смысла плодить отдельно пока не вижу

Надеюсь помог, или хотя бы задал вектор на подумать :)