RAG na własnych danych: od PDF do asystenta z cytatami
Mateusz Pilecki · Founder MKM Labs, praktyk AI
Firmowy asystent odpowiadający z cytowanymi źródłami: chunking, embeddingi, retrieval, ewaluacja, koszty i wdrożenie - bez frameworkowej magii.
Średni · 3 godz 30 min · 12 lekcji · 4 moduły
Wczytuję kurs…
Program kursu
Od rezultatu do korpusu
- Asystent z cytatami: wynik, nie definicja
- Polskie dokumenty: regulamin, oferta, FAQ i granice RODO
- Architektura minimalnego RAG bez frameworka
Indeks: chunking, embeddingi, magazyn
- Chunking pod polskie PDF i DOCX
- Embeddingi: text-embedding-3-small w praktyce
- Magazyn wektorowy: sqlite-vec i kiedy Chroma
Retrieval, cytaty, chatbot
- Retrieval: top-k, progi i pułapki podobieństwa
- Prompt, cytowania i tryb fail-closed
- Chatbot end-to-end: CLI i mini interfejs
Ewaluacja, koszty, wdrożenie
- Zestaw testowy i rubryki jakości RAG
- Koszt, latency i monitoring asystenta
- Deploy, sekrety i utrzymanie indeksu