Sprawdź 164 GWARANTOWANE TERMINY SZKOLEŃ na rok 2026! Dofinansowanie do 100% — sprawdź możliwości z BUR i KFS!
22 299 53 69
Szkolenie AI - sztuczna inteligencja

Szkolenie Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI

Budujesz asystenta AI, który odpowiada na pytania na podstawie dokumentów Twojej firmy. Przechodzisz całą drogę: od rozmowy z modelem przez API OpenAI i bibliotekę LangChain, przez wczytanie i podział dokumentów, embeddingi i bazę wektorową Qdrant, po wyszukiwanie hybrydowe, ocenę jakości w DeepEval i praktyczne projekty.

więcej →

Program, termin i format dostosujemy do Twojego zespołu

2700 PLN netto 3 321 PLN brutto Możliwość dofinansowania BUR/KFS
Czas trwania 3 dni
Patryk Palej
Patryk Palej Autor szkolenia

Najbliższe terminy 9:00 – 16:00

23.11 –
Gwarantowany Online
Patryk Palej Patryk Palej
Brak miejsc
30.11 –
Gwarantowany Online
Patryk Palej Patryk Palej
Ostatnie miejsca
Do koszyka
Kliknij aby przejść do formularza zapisu
22.03 –
Gwarantowany Online
Patryk Palej Patryk Palej
Wolne miejsca
Do koszyka
Kliknij aby przejść do formularza zapisu
21.06 –
Gwarantowany Online
Patryk Palej Patryk Palej
Wolne miejsca
Do koszyka
Kliknij aby przejść do formularza zapisu
Powiadamiaj mnie o nowych terminach gwarantowanych tego szkolenia

Powiadomienia o terminach gwarantowanych

Na podany adres e-mail będziesz otrzymywać informacje o pojawiających się terminach gwarantowanych szkolenia Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI.

Z powiadomień możesz wypisać się w dowolnym momencie.

Zorganizuj to szkolenie tylko dla swojego zespołu

To szkolenie można zorganizować w formie zamkniętej - z programem dopasowanym do potrzeb Twojego zespołu, w uzgodnionym terminie i formacie. Może odbyć się zarówno online, jak i stacjonarnie - w naszej lub w Waszej siedzibie.

Dowiedz się więcej

Opis szkolenia

W skrócie

Budujesz asystenta AI, który odpowiada na pytania na podstawie dokumentów Twojej firmy.

Przechodzisz całą drogę: od rozmowy z modelem przez API OpenAI i bibliotekę LangChain, przez wczytanie i podział dokumentów, embeddingi i bazę wektorową Qdrant, po wyszukiwanie hybrydowe, ocenę jakości w DeepEval i praktyczne projekty.

RAG (Retrieval-Augmented Generation, czyli generowanie wzbogacone wyszukiwaniem) to technika, na której opierają się chatboty obsługi klienta, asystenci prawni i wyszukiwarki wewnętrzne: model najpierw znajduje właściwe fragmenty dokumentów, a dopiero potem na ich podstawie odpowiada.

Co potrafisz po szkoleniu

  • Rozmawiasz z modelem przez API - OpenAI i biblioteka LangChain, czyli szkielet do budowy aplikacji z dużymi modelami językowymi. Prompty, okno kontekstowe, role i realne koszty korzystania z API.
  • Karmisz model swoimi danymi - Wczytywanie plików PDF, Word i tekstowych, odczyt tekstu z obrazów, a potem dzielenie dokumentów na fragmenty tak, żeby model nie gubił kontekstu.
  • Budujesz pamięć wektorową - Embeddingi, czyli liczbowa reprezentacja znaczenia tekstu, i baza wektorowa Qdrant, która wyszukuje fragmenty najbliższe znaczeniem zadanemu pytaniu.
  • Konfigurujesz serce systemu, czyli wyszukiwanie - Retriever, wyszukiwanie hybrydowe łączące podejście wektorowe i klasyczne, przestawianie wyników (reranking) i przekazanie znalezionych fragmentów do modelu.
  • Mierzysz jakość zamiast zgadywać - Biblioteka DeepEval: osobne miary dla wyszukiwania, czyli czy system znalazł właściwy fragment, i dla odpowiedzi, czyli czy model dobrze go wykorzystał. Dzięki temu wiesz, która zmiana faktycznie poprawiła wyniki.
  • Pracujesz na praktycznych projektach - Wyszukiwarka ofert nieruchomości dobierająca oferty do zapytania klienta oraz system odpowiadający na pytania o wydarzenia, postacie i miejsca w książkach.

Jak pracujemy

Piszesz kod od pierwszych zajęć, w gotowym środowisku w chmurze, bez instalowania czegokolwiek u siebie. Prowadzi Patryk Palej, programista Pythona od 2018 roku, który na co dzień buduje systemy RAG i agentów AI.

Dla kogo

Dla programistów Pythona i osób technicznych, które chcą zbudować firmie asystenta AI opartego na jej dokumentach.

Wymagania wstępne: niezbędna jest podstawowa znajomość Pythona. Doświadczenia z LangChain ani z bazami wektorowymi nie wymagamy.

Co zyskujesz

Umiejętność samodzielnego złożenia systemu RAG oraz wytłumaczenia, dlaczego działa i jak zmierzyć jego jakość. Termin gwarantowany odbywa się na pewno, bez ryzyka odwołania.

Zarezerwuj miejsce i zbuduj asystenta, który zna dokumenty Twojej firmy: od wczytania plików po wyszukiwanie, ocenę jakości i działający projekt.

Sprawdź, czy w Twoim przypadku dostępne jest finansowanie szkolenia ze środków BUR/KFS. Dostępność finansowania zależy od warunków danego programu oraz decyzji właściwej instytucji. Więcej informacji: https://jsystems.pl/dofinansowanie/

Przejdź do programu szkolenia

Prowadzący szkolenie

Patryk Palej

Patryk Palej

Programista Pythona od 2018 roku z backgroundem w data science i modelowaniu matematycznym.

Specjalizuje się w obszarach związanych z pozyskiwaniem, przetwarzaniem i analizą danych. Jako data scientist pracował w projektach dla branż takich jak telekomunikacja, media czy finanse.

Obecnie zajmuje się AI developmentem w obszarach takich jak RAG czy systemy agentowe. Doświadczony szkoleniowiec, który lubi i potrafi przekazywać wiedzę. W wolnym czasie podróżuje lub pracuje nad nowymi szkoleniami.

Program szkolenia

Moduł 1: Wprowadzenie

  1. Komunikacja z dużymi modelami językowymi (LLM) poprzez API
    • Wprowadzenie do API OpenAI
    • Podstawowe zasady pracy z modelami LLM (prompty, okno kontekstowe, role)
    • Koszty korzystania z API
  2. Biblioteka LangChain
    • Przegląd funkcji i zastosowań LangChain w tworzeniu systemów RAG
    • Podstawowe klasy i moduły w LangChain
    • Przykłady użycia (pipelines, chains)
  3. Zasada działania systemu RAG
    • Koncepcja Retrieval-Augmented Generation – jak działa połączenie wyszukiwania i generowania tekstu?
    • Typowe komponenty: Retriever, Generator, Pipeline
    • Zalety systemu RAG w porównaniu z samodzielnymi modelami LLM

Moduł 2: Przygotowanie danych

  1. Loadery dokumentów
    • Korzystanie z loaderów w LangChain
    • Obsługa różnych formatów danych (.txt, .pdf, .docx)
    • Odczytywanie tekstu z obrazów z wykorzystaniem AI
  2. Podział na chunki
    • Dlaczego dzielimy dokumenty na mniejsze fragmenty?
    • Algorytmy podziału (np. na podstawie liczby tokenów, zdań, akapitów)

Moduł 3: Wektorowa reprezentacja dokumentów

  1. Embedding
    • Czym są i jak działają embeddingi?
    • Generowanie embeddingów za pomocą różnych modeli
  2. Wektorowa baza danych (Qdrant)
    • Wprowadzenie do Qdrant i jej zastosowań w RAG
    • Operacje zapisu i odczytu na bazie wektorowej
    • Integracja LangChain z Qdrant
  3. Wyszukiwanie podobnych wektorów
    • Mechanizmy wyszukiwania w przestrzeni wektorowej (cosine similarity, dot product)

Moduł 4: Retrieval

  1. Retrieval w LangChain
    • Konfiguracja i optymalizacja retrievera
    • Hybrid retrieval (połączenie podejść wektorowych i klasycznych)
    • Reranking
  2. Integracja retrievera z modelem generacyjnym
    • Przekazywanie wyników wyszukiwania do LLM
    • Tworzenie promptów opartych na wynikach wyszukiwania

Moduł 5: Ewaluacja systemu RAG

  1. Biblioteka DeepEval
    • Wprowadzenie do biblioteki DeepEval
    • Zastosowanie w systemach RAG
  2. Metryki ewaluacji wyszukiwania (retrieval)
    • ContextualPrecisionMetric
    • ContextualRecallMetric
    • ContextualRelevancyMetric
  3. Metryki ewaluacji generacji (generation)
    • AnswerRelevancyMetric
    • FaithfulnessMetric

Moduł 6: Praktyczne projekty

Projekty realizowane w miarę dostępnego czasu szkoleniowego.

  1. Projekt systemu RAG do wyszukiwania ofert sprzedaży mieszkań
    Inteligentny asystent pośrednika nieruchomości, który na podstawie zapytania klienta zaproponuje zestaw najbardziej dopasowanych ofert.
  2. System do wyszukiwania informacji o wydarzeniach fabularnych w książkach
    Zaawansowane narzędzie do przeszukiwania treści książek, które pozwoli użytkownikowi znaleźć szczegółowe informacje o wydarzeniach, postaciach i miejscach, występujących w określonych fragmentach akcji.

Zainteresowany? Zapisz się na szkolenie!

Zapisz się — wybierz termin

Szkolenie Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI realizowane tylko dla pracowników Twojej firmy?

To szkolenie możemy zorganizować w formie zamkniętej — wyłącznie dla Twojego zespołu. Doświadczony trener-praktyk poprowadzi szkolenie skrojone pod potrzeby Twojej organizacji:

  • Program dopasujemy do potrzeb i poziomu uczestników
  • Termin ustalimy indywidualnie, pod Twój kalendarz
  • Format do wyboru: online na żywo lub stacjonarnie w Twojej lub naszej siedzibie

Zamów bezpłatną, niezobowiązującą wycenę szkolenia zamkniętego.

Zapytaj o bezpłatną wycenę szkolenia
Szkolenie dedykowane dla Twojego zespołu Dopasowany program, termin i format - online lub stacjonarnie w naszej albo w Waszej siedzibie. Napisz lub zadzwoń - wspólnie dobierzemy rozwiązanie dla Twoich pracowników.
5/5 średnia ocena JSystems w Google na podstawie 298 ocen

Terminy gwarantowane

Szkolenia oznaczone jako "termin gwarantowany" odbędą się w zaplanowanym terminie niezależnie od liczby zgłoszonych uczestników. Nie musisz się martwić, że szkolenie zostanie odwołane z powodu zbyt małej liczby zapisanych osób.

Szkolenia online

Szkolenie realizowane jest w formie zdalnej na żywo poprzez platformę ZOOM. Trener prowadzi szkolenie na żywo, a uczestnicy mogą na bieżąco zadawać pytania i wykonywać ćwiczenia. Format online zapewnia pełną interakcję z trenerem, identyczną jak przy szkoleniu stacjonarnym.

Szkolenie na żywo z trenerem — nie kurs video

To nie jest nagrany kurs video. Przez cały czas trwania szkolenia masz bezpośredni kontakt z doświadczonym trenerem-praktykiem. Możesz na bieżąco zadawać pytania, prosić o wyjaśnienie trudnych zagadnień, konsultować własne projekty i uzyskać odpowiedź na dowolne pytanie związane z tematyką szkolenia. To realne wsparcie eksperta, którego nie zapewni żaden kurs nagrany.

Certyfikat ukończenia szkolenia

Każdy uczestnik po ukończeniu szkolenia otrzymuje imienny certyfikat potwierdzający udział i zdobyte kompetencje. Certyfikat wystawiany jest przez JSystems — firmę z certyfikatem ISO 9001 — i jest honorowany przez pracodawców.

Środowisko robocze

Nie jest wymagane instalowanie żadnego oprogramowania. Każdy uczestnik szkolenia otrzymuje dostęp do gotowego środowiska w chmurze, skonfigurowanego na potrzeby szkolenia. Dostęp realizowany jest poprzez przeglądarkę lub zdalny pulpit, w zależności od szkolenia.

Sprawdź pozostałe szkolenia z kategorii:

AI - sztuczna inteligencja

Opinie uczestników

5.0/5
Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji + prompt engineering

Świetne szkolenie. Polecam

Rajmund Jurga Marmite Sp. z o.o.
4.9/5
Copilot w Microsoft 365 - zwiększ efektywność dzięki AI

profesjonalne szkolenie z Copilota dla początkujących użytkowników chcących poznać podstawy AI i rozszerzyć swoją wiedzę

Mariusz Kuligowski PJP MAKRUM S.A.
4.9/5
Tworzenie agentów AI - Twoi wirtualni asystenci

Szkolenie kompletne - polecam.

Michał Kosmowski Gmina Dłutów
4.9/5
Prompt engineering

Świetne szkolenie, które pozwala poznać techniki dobrego promptowania i uzyskać dokładnie taki efekt, którego oczekujemy

Bartosz Gudowski ArcelorMittal Poland
5.0/5
n8n + AI : sztuczna inteligencja w automatyzacji firmy

świetne szkolenie z podstaw wykorzystania AI z n8n, dziękuję!

Wojciech Hrynkiewicz Baltic Hub Container Terminal Sp. z o.o.
5.0/5
n8n + AI : sztuczna inteligencja w automatyzacji firmy

Dobrze zorganizowane szkolenie z dużą ilością praktycznych ćwiczeń. Trener posiada dużą wiedzę, jasno tłumaczy zagadnienia i na bieżąco odpowiada na pytania uczestników. Szkolenie spełniło moje oczekiwania.

Marta Gondzik Firma Drobiarska sp. z o. o.
4.9/5
Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji + prompt engineering

Świetne szkolenie z wejściem w kwestie automatyzacji z użyciem AI. Trener z dobrą energią, merytorycznie tłumaczy wszelkie zagadnienia i chętnie odpowiada na jakiekolwiek pytania.

Gabriel Doleżyk Ornsson Solutions Sp. z o.o.
4.9/5
Claude Code - od zera do zespołu agentów AI

Bardzo dobre szkolenie przybliżające sposób pracy agentów AI.

Daniel Stanaszek Ornsson Solutions Sp. z o.o.
Pokaż wszystkie opinie Google Opinie w Google

Zaufali nam

...oraz setki innych firm

Dlaczego warto nas wybrać?

Terminy gwarantowane na 100%

Jeśli termin jest oznaczony jako gwarantowany, odbędzie się we wskazanym czasie — nawet jeśli część grupy wycofa się z udziału. Ryzyko organizacyjne ponosimy my, nie Ty.

Trenerzy-praktycy z oceną minimum 4.75/5

Każdy trener JSystems ma bogate doświadczenie komercyjne w technologiach których uczy i musi utrzymywać średnią z ankiet powyżej 4.75 na 5. Czerwony pasek to u nas minimum ;)

100% format warsztatowy

Każde zagadnienie teoretyczne jest poparte ćwiczeniami praktycznymi o rosnącym poziomie trudności. Uczymy przez działanie, nie przez slajdy.

Jesteśmy w BUR

Jako zarejestrowany dostawca usług w Bazie Usług Rozwojowych umożliwiamy sfinansowanie szkoleń pracowników ze środków zewnętrznych — dofinansowanie z BUR i KFS sięga nawet 100% wartości szkolenia.

Certyfikat ISO 9001

Posiadamy certyfikat ISO 9001 potwierdzający najwyższe standardy jakości naszych usług szkoleniowych i procesów organizacyjnych.

Gotowe środowiska w chmurze

Do każdego szkolenia wymagającego oprogramowania dostarczamy skonfigurowane, gotowe hosty w chmurze. Uczestnik nie musi nic instalować — łączy się przez zdalny pulpit lub SSH.

Dowiedz się dlaczego warto nas wybrać

Masz pytania? Zadzwoń lub napisz!
22 299 53 69 biuro@jsystems.pl
Pon–Pt 9:00–17:00
A może nielimitowane szkolenia za
1 148 PLN brutto / mies.?
Sprawdź Karnet Open
KARNET OPEN na szkolenia

Najczęstsze pytania

Ile trwa szkolenie „Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI”?

Szkolenie trwa 3 dni.

Ile kosztuje szkolenie „Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI”?

Cena to 2 700 zł netto (3 321 zł brutto) za osobę.

Czy szkolenie „Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI” jest dofinansowane z BUR / KFS?

Tak. Jesteśmy wpisani do Bazy Usług Rozwojowych, więc udział w szkoleniu można sfinansować z dofinansowania BUR lub KFS - nawet do 100% wartości. Szczegóły znajdziesz na stronie dofinansowanie BUR/KFS.

Czy termin szkolenia „Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI” jest gwarantowany?

Tak. To szkolenie ma gwarantowane terminy, które odbywają się niezależnie od liczby uczestników - który termin jest gwarantowany, sprawdzisz w sekcji z terminami. O kolejnych terminach gwarantowanych możesz otrzymywać powiadomienia.

Czy szkolenie „Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI” można zamówić jako zamknięte dla firmy?

Tak. Realizujemy je również w formie zamkniętej (dedykowanej) dla Twojego zespołu.

Czy szkolenie „Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI” odbywa się online, czy stacjonarnie?

Szkolenie „Tworzenie systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation) za pomocą biblioteki LangChain i modeli LLM od OpenAI” prowadzimy w formie online - na żywo z trenerem przez platformę ZOOM, z pełną interakcją i ćwiczeniami. To nie jest nagrany kurs wideo. Szkolenie stacjonarne możemy zrealizować jako dedykowane - tylko dla Twojej firmy.

A może nielimitowane szkolenia za
1 148 PLN brutto / mies.?
Sprawdź Karnet Open
KARNET OPEN na szkolenia

Zanim wyjdziesz

Wyślemy Ci podsumowanie tego szkolenia z terminami i ceną — do przemyślenia w spokoju.

Żadnego spamu — tylko jedno podsumowanie.