<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Rag on Digitable courses</title>
    <link>https://courses.digitable.life/tags/rag/</link>
    <description>Recent content in Rag on Digitable courses</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ru-RU</language>
    <lastBuildDate>Sat, 01 Aug 2026 00:12:59 +0300</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://courses.digitable.life/tags/rag/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>RAG: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, реранжирование, оценка качества</title>
      <link>https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/05-rag/</link>
      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300</pubDate>
      <guid>https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/05-rag/</guid>
      <description>Полный разбор классического RAG-пайплайна: как резать документы, как выбирать эмбеддинги и индекс, зачем нужен BM25 рядом с векторами, что даёт реранкер и как всё это честно измерить.</description>
    </item>
    <item>
      <title>ИИ-инженерия: карта трека, что умеют модели и что от них ждать</title>
      <link>https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/00-overview/</link>
      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300</pubDate>
      <guid>https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/00-overview/</guid>
      <description>Обзорная карта прикладного трека по LLM: чем ИИ-инженерия отличается от ML, что модели реально умеют и где ломаются, лестница от промпта до мультиагента, экономика и латентность на конкретных цифрах.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Продвинутый RAG: graph RAG, агентный поиск, контекстное сжатие, кэширование</title>
      <link>https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/06-advanced-rag/</link>
      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300</pubDate>
      <guid>https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/06-advanced-rag/</guid>
      <description>Что делать, когда обычный RAG перестал вытягивать: обогащение чанков контекстом, графовое индексирование, агентные циклы поиска, каскад сжатия контекста и три уровня кэша — с кодом, замерами и честным счётом за всё это.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Все что нужно знать про ИИ айтишнику алгоритмы, промптинг и мышление</title>
      <link>https://courses.digitable.life/video/ai-basics/</link>
      <pubDate>Sun, 31 May 2026 15:58:07 +0300</pubDate>
      <guid>https://courses.digitable.life/video/ai-basics/</guid>
      <description>В этом видео:</description>
    </item>
    <item>
      <title>Минимальный набор практико-ориентированных публикаций по внедрению RAG/LLM на…</title>
      <link>https://courses.digitable.life/post/blog/tg-116/</link>
      <pubDate>Wed, 04 Feb 2026 12:00:00 +0300</pubDate>
      <guid>https://courses.digitable.life/post/blog/tg-116/</guid>
      <description>Минимальный набор практико-ориентированных публикаций по внедрению RAG/LLM на работе и/или в своих проектах Подпишись, чтобы не потерять 📚 перешли коллегам, ч…</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
