Курс RAG-боты и LLM-агенты: обучение разработке

Спрос в России

Machine Learning сейчас интересует около 343 тысяч человек в месяц — это заметно меньше, чем у соседей вроде Аналитики данных (почти миллион) или Excel. За год интерес к направлению просел, но он всё ещё держится в середине списка смежных тем.

Тренд за год +46%

Квартальный тренд +40%

Сезонный всплеск +47%

Среднее в месяц (показов) 360

Пиковый месяц (показов) 529

Рост за год +122%

Сезонность Сентябрь +47%

Спад Растущий

Какие навыки получите после прохождения курса

Собирать ИИ-ассистентов и агентов в визуальном конструкторе LangFlow Подключать облачные и локальные языковые модели Работать с документами и корпоративными базами знаний Хранить и находить информацию с помощью PostgreSQL и pgvector Подключать внешние сервисы и инструменты через API и MCP Добавлять собственную логику с помощью готовых фрагментов JavaScript и Python Интегрировать агентную логику в Telegram-бота Настраивать поведение ассистента под ваши задачи Создавать собственные прототипы на базе LLM Работать с локальной векторной базой и программным интерфейсом API

LLM-инженер

1 мес.

Аналитик данных

Продвинутая аналитика данных

Инженер машинного обучения

Продвинутое машинное обучение

Инженер данных

Системный дизайн

Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)

Инженер данных с нуля

Системный аналитик

Superset: создание дашбордов для бизнеса

ClickHouse: Эффективная работа с большими данными

Excel и Google Таблицы: базовый курс

ML Design: Основы проектирования систем машинного обучения и ИИ-систем

Кому подойдёт этот курс

Разработчикам и тестировщикам (QA-инженерам)

Вы научитесь проектировать и собирать прототипы ИИ-сервисов, интегрировать внешние инструменты через MCP-сервер и работать с векторными базами данных для поиска по документации.

Аналитикам

Вы научитесь интегрировать LLM-компоненты в IT-ландшафт компании: разворачивать локальные модели через инструмент Ollama, работать с векторными базами и подключать внешние сервисы для создания безопасных и масштабируемых AI-ассистентов.

DevOps (инженерам по автоматизации инфраструктуры) и архитекторам

Вы научитесь автоматизировать поиск по логам, отчётам об инцидентах и внутренней документации с помощью ИИ-ассистентов.

Какие инструменты изучите

LangFlow Ollama PostgreSQL Pgvector MCP VS Code GitLab FastAPI JavaScript Python

Зарплаты: Инженер машинного обучения — 2026 год

Junior ML Engineer 110 000 ₽

Middle ML Engineer 127 500 ₽

Senior ML Engineer 240 000 ₽

Team Lead ML 400 000 ₽

Сильные и слабые стороны

Сильные стороны5

Практический интенсив: от no-code сборки до локального приложения с поиском по документам и Telegram-интерфейсом
Охватывает востребованные навыки: RAG, LangFlow, PostgreSQL, pgvector, MCP, интеграция моделей
Помощь с трудоустройством от школы
Доступна беспроцентная рассрочка на 24 месяца и налоговый вычет 13%
Курс подходит разработчикам, тестировщикам и аналитикам

Слабые стороны4

Длительность всего 1 месяц — интенсивный темп обучения
Требуется начальный уровень в разработке или аналитике
Самостоятельное изучение требует самодисциплины
Узкая специализация: только RAG-боты и LLM-агенты

Школа Karpov.Courses

Karpov.Courses — онлайн-провайдер, специализирующийся на обучении в сфере данных и аналитики. В каталоге представлены программы по аналитике данных, машинному обучению, работе с большими данными, аналитике на Power BI, а также направления Python, DevOps, системного анализа и Data Engineering. Обучение проходит дистанционно и рассчитано на разные уровни подготовки — от начинающих до продвинутых специалистов, желающих развить практические навыки в работе с данными.

Все курсы

Помощь в поиске работы

После завершения курса вы сможете уверенно претендовать на позиции, связанные с разработкой LLM-решений. Школа оказывает поддержку в вопросах трудоустройства, помогая применить полученные навыки в реальных проектах.

Опытные преподаватели

Занятия ведет практик с более чем двадцатилетним стажем в цифровой разработке, который внедрял инновационные продукты в крупных корпорациях. Он делится не только теорией, но и реальными кейсами из своей карьеры.

Возврат денег за обучение

Обучение можно оплатить в рассрочку на 24 месяца, что делает его более доступным. Также предусмотрена возможность возврата средств за курс, если он вам не подойдет.

Официальное подтверждение обучения

По окончании программы вы получите документ, подтверждающий вашу квалификацию. Это станет дополнительным преимуществом при построении карьеры в сфере искусственного интеллекта.

Подробную информацию, условия и акции проверяйте на странице онлайн-школы

Перейти

Вопросы и ответы о курсе

Кому подойдёт этот курс по RAG-ботам и агентам LLM?

Платформа адресует интенсив разработчикам, тестировщикам, аналитикам, DevOps-инженерам и архитекторам. Школа заявляет, что для старта достаточно начального уровня в разработке или аналитике, а также самодисциплины, так как темп обучения интенсивный.

Что я смогу делать после прохождения обучения?

Вы научитесь собирать ИИ-ассистентов и агентов в визуальном конструкторе LangFlow, подключать облачные и локальные языковые модели, работать с документами и корпоративными базами знаний. Также освоите хранение и поиск информации с помощью PostgreSQL и pgvector, интеграцию внешних сервисов через API и MCP, и сможете создавать собственные прототипы на базе LLM.

Насколько курс практический? Есть ли проектная работа?

Это практический интенсив: за месяц вы пройдёте путь от no-code сборки до создания локального приложения с поиском по документам и Telegram-интерфейсом. В программу входит добавление собственной логики на JavaScript и Python, а также настройка поведения ассистента под ваши задачи.

Какие технологии и инструменты рассматриваются в рамках курса?

Основной фокус на RAG, больших языковых моделях и агентах. Вы будете работать с LangFlow, PostgreSQL, pgvector, MCP-серверами, а также с локальными моделями через инструмент Ollama. Отдельно рассматривается подключение внешних сервисов и интеграция агентной логики в Telegram-бота.

Есть ли поддержка при трудоустройстве после курса?

Да, школа заявляет о помощи выпускникам с поиском работы. Это один из заявленных плюсов программы, наряду с практической направленностью и охватом востребованных навыков в области LLM.

Можно ли оплатить обучение в рассрочку?

Платформа предлагает оплату в беспроцентную рассрочку на длительный срок, а также предусмотрен налоговый вычет. Точные условия и суммы лучше уточнять на официальном сайте школы, чтобы получить актуальную информацию.

Какие ограничения есть у этого курса?

Курс длится всего один месяц, поэтому темп обучения интенсивный и требует самодисциплины. Также стоит учитывать, что это узкая специализация — только RAG-боты и LLM-агенты, и для успешного прохождения нужен начальный уровень в разработке или аналитике.

Стоит ли сейчас изучать курс «RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)» от школы Karpov.Courses

Интенсив по RAG-ботам и агентам LLM от Karpov.Courses — это практический месяц для опытных разработчиков, аналитиков, DevOps и архитекторов, которые хотят перейти от теории к созданию реальных AI-решений. За 4 недели вы соберёте бота от простой схемы до локального приложения с Telegram-интерфейсом, получив навыки, востребованные в современной ML-инженерии.

Почему RAG и агенты LLM — это must-have для вашего стека

RAG-боты — это не модный тренд, а рабочий инструмент для задач, где нужен актуальный контекст: поддержка клиентов, аналитика, автоматизация процессов. Курс закрывает разрыв между знанием нейросетей и умением встроить их в продакшен. Вы научитесь проектировать архитектуру, подбирать модели и разворачивать решение — всё это на практике, а не в теории. Практический интенсив с наставниками позволит не застрять на ошибках, а довести проект до работающего прототипа.

Соберёте RAG-бота с нуля и подключите его к базе знаний.
Настроите агентов LLM для решения многошаговых задач.
Интегрируете Telegram-интерфейс — готовый демо-продукт для портфолио.
Поймёте, как масштабировать решение в локальной среде.

Этап	Что делаете	Результат
Модуль 1: Основы RAG	Проектируете архитектуру и выбираете модель	Понимание схемы работы RAG
Модуль 2: Агенты LLM	Настраиваете агентов для многошаговых задач	Рабочий агент с функциями
Модуль 3: Интеграция	Подключаете Telegram и локальное окружение	Готовый бот для демонстрации

Как проходит обучение и что вы получите за месяц

Формат — онлайн с поддержкой наставников, что критично для Advanced-уровня: вы не остаётесь один на один со сложными заданиями. Программа включает продвинутое машинное обучение, инженерию данных и системный дизайн — то есть вы прокачиваете не только RAG, но и смежные компетенции. Уровень Advanced означает, что вы уже знаете Python и базовый ML, а здесь получите фокус на применении. Локальное приложение с Telegram-интерфейсом — это измеримый результат, который можно показать команде или на собеседовании.

Если вы хотите не просто «пощупать» LLM, а создать работающий продукт, этот интенсив даст вам и навыки, и результат. Один месяц практики — и вы умеете строить RAG-ботов, а не только читать о них.

Кому точно стоит записаться (а кому — подождать)

Курс создан для разработчиков, тестировщиков, аналитиков, DevOps и архитекторов, которые уже столкнулись с задачами интеграции LLM в свои проекты. Если вы пишете ботов на коленке и хотите системности — это ваш случай. Если вы только начинаете в ML, курс будет сложным: нужен опыт в программировании и базах. Опытные специалисты получат ускоренный трек без лишней теории, а новичкам стоит сначала пройти базовые курсы по ML и Python.

Последние отзывы

4.7Рейтинг школы на основе открытых данных в Яндекс и рейтинговых площадках, включая Darkplay

Чтобы оставить отзыв о курс, войдите через VK или Яндекс — это займёт пару секунд. Мы просим входить, чтобы отзывы были настоящими.

Николай Филатов25 сентября 2026Отзыв не проверен

Мечтал собрать своего агента — получилось!

Курс для меня оказался идеальным попаданием: все чётко, по шагам, без воды. За месяц реально прошёл путь от простых экспериментов до рабочего Telegram-бота с поиском по своим файлам. Чувствую, теперь могу смело брать задачи на RAG на работе.

Karpov.Courses

Юлия Захарова1 октября 2026Отзыв не проверен

Много практики и отличная подача

Очень понравилось, что сразу начали делать, а не просто слушать теорию. К концу курса получила полноценный проект, который показывала на собеседованиях. Отдельное спасибо за обратную связь по домашним заданиям — всегда по делу и поддерживает.

В. Кузьмин1 октября 2026Отзыв не проверен

Плотный месяц, но результат того стоит

Курс насыщенный, иногда приходилось самому искать доп. материалы, но база и практика даются отлично. Понравилось, что можно идти в своём темпе в рамках месяца. Единственное — хотелось бы ещё пару разборов реальных кейсов, но и так всё полезно.

Виктория Ф.2 сентября 2026Отзыв не проверен

Дружелюбное комьюнити и актуальные знания

Пришла с минимальными знаниями в Python, но благодаря структуре курса и помощи менторов разобралась. Особенно порадовало, что всё про новейшие подходы, а не устаревшие методы. Теперь уверенно чувствую себя в теме агентов и LLM.

А. Тимофеев24 октября 2026Отзыв не проверен

Однозначно рекомендую для старта

Это был мой первый опыт с RAG, и благодаря курсу я собрал нормальное локальное приложение с поиском по документам и Telegram-интерфейсом. Всё интуитивно понятно, куча готовых примеров. Отличный старт для тех, кто хочет прокачаться в этом направлении.

Татьяна М.29 сентября 2026Отзыв не проверен

Хороший курс, но требует времени

Понравилась практическая направленность и что можно оплатить в рассрочку. Материалы структурированы, но мне не хватило немного больше объяснений по настройке окружения. В остальном — всё понравилось, буду советовать коллегам.

Т. Панов2 октября 2026Отзыв не проверен

Наконец-то понял, как всё устроено

Очень порадовал баланс теории и практики. Сделал своего бота с нуля, хотя раньше думал, что это что-то сложное. Отдельный плюс — помощь с трудоустройством, даже скинули пару вакансий. Чувствую, что не зря потратил месяц.

В. Зайцева7 августа 2026Отзыв не проверен

Восторг! Всё получилось с первого раза

Никогда не думала, что смогу собрать своего RAG-бота, но этот курс сделал это возможным. Понятные лекции, интересные задания, и всё можно делать в удобное время. Огромное спасибо команде! Я в полном восторге и уже строю планы на следующий курс.

Станислав Гаврилов20 августа 2026Отзыв не проверен

Полезно и применимо в работе

Курс помог систематизировать знания, которые набирал по кусочкам. Теперь использую RAG в своих рабочих проектах для поиска по внутренним документам. Немного не хватило обратной связи по коду, но в целом доволен и рекомендую.

С. Казакова25 октября 2026Отзыв не проверен

Спасибо за поддержку и мотивацию

Больше всего ценю в этом курсе атмосферу: никто не бросает, всегда подскажут в чате. За месяц я не только получила навыки, но и реально поверила в свои силы. Уже сделала небольшого помощника для своей команды! Рекомендую всем, кто хочет в AI.

Показать ещё отзывы (6)

Все отзывы