**Чому ваш AI-бот може відповідати неточно?** Бо більшість рішень на базі LLM дають загальні відповіді, вигадують або не враховують контекст. І тут з’являється RAG (Retrieval-Augmented Generation) — підхід, який дозволяє моделі відповідати не «з голови», а на основі вашої бази даних.

Навчіться підключати власні дані, будувати retrieval і створювати AI-системи з передбачуваною якістю відповідей, — на курсі [«Розробка RAG-агентів»](https://robotdreams.cc/uk/course/2767-rag-agents-development?utm_source=tg_ooneuro&utm_medium=partner&utm_campaign=yastrebova_rag&utm_content=affiliate&utm_term=rdcc_80) від robot_dreams. 

**Після 15 занять ви дізнаєтеся:**
– як підключити свої дані до моделі
– як налаштувати пошук, щоб знаходився релевантний контекст
– як зменшити галюцинації і підвищити точність відповідей
– як зібрати чат-бота або AI-рішення під реальний сценарій.

**Лекторка** — Ганна Ястребова, **Senior AI/ML Engineer у NEWWORK Software Inc.** З досвідом у понад 20 років в **Data Science, математичному моделюванні та AI.** Має реальний досвід побудови production-grade LLM, RAG і multi-agent систем

Старт: **3 липня**

[Деталі, програма та реєстрація ⬅️](https://robotdreams.cc/uk/course/2767-rag-agents-development?utm_source=tg_ooneuro&utm_medium=partner&utm_campaign=yastrebova_rag&utm_content=affiliate&utm_term=rdcc_80)