 <h1>Congratulations! 🎉 </h1>
    <p style="color:#637381;">All done! You’ve completed another milestone.</p>

To continue, enter your details to log in.

We’ve sent a 6‑digit code to #MAIL_ADDRESS#\nPlease check your inbox or spam folder and enter the code below to continue.

Verification code sent

Thank you for the payment. You can now access {collectionName} by simply clicking the button below.

Yes, you’ve successfully ordered! 🎉

Unlock This Exclusive Course

It seems that your email address is not currently on the authorized access list. Please ensure you are using the email address that was invited, or contact the content owner for assistance.

Verification Required for Access

Introduction to RAG Architecture

RAG Principles and Limits of Pure LLMs

Components of the RAG Ecosystem

Data Preparation and Chunking Strategies

Advanced Chunking Techniques

Metadata and Data Enrichment

Embeddings and Vector Databases

Embedding Models and Semantic Space

Selection and Optimization of a Vector Database

🎮 Pixel Quest: Architecture and Data

Retrieval and Generation Optimization

Advanced Retrieval and Re-ranking

Prompt Engineering and Hallucination Minimization

Production and Evaluation

RAG Triad and Evaluation Metrics

Production Deployment and Security

Quiz: RAG Knowledge Check

Quiz: Basic Principles of RAG

Quiz: Chunking Strategies

Quiz: Working with Metadata

Quiz: Embeddings and Vectors

Quiz: Vector Databases

Quiz: Retrieval Techniques

Quiz: Hallucination Prevention

Quiz: Evaluation and Production

Feedback

Course Technical Depth Evaluation

Evaluation of Structure and Clarity

Suggestions for Further Development

RAG Architectures in Practice: Building AI over Corporate Data is a hands-on course for technical professionals who want to safely and effectively leverage large language models over internal documents. You will learn to design a complete Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline from data ingestion through optimized retrieval to generating responses with source citations and measurable quality. We will cover the differences between pure LLMs, fine-tuning, and the RAG approach so that your AI systematically prevents hallucinations, works with up-to-date content, and scales to production. You will practically master chunking strategies (fixed, recursive, semantic, parent-child), metadata design for self-querying retrieval, selection of embedding models, and management of vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector). You will gain the ability to combine dense and sparse search, utilize re-ranking, and techniques like HyDE or contextual compression for higher relevance. The conclusion of the course covers evaluation using RAG Triad metrics (context relevance, groundedness, answer relevance), automated testing (Ragas, TruLens, Phoenix), and best practices for deployment: streaming, caching, chunk-level RBAC, and continuous knowledge base maintenance. If you want to turn corporate documents into a reliable assistant with clearly measurable quality, you are in the right place.

Copy of RAG Architectures in Practice: Building AI over Enterprise Data

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>V současném prostředí podnikových informačních systémů představuje integrace velkých jazykových modelů (LLM) s vlastními datovými zdroji zásadní technologickou výzvu. Přestože moderní modely disponují pokročilými schopnostmi uvažování, jejich praktické nasazení v korporátní sféře často naráží na limity v podobě halucinací, neaktuálnosti trénovacích dat a omezeného kontextového okna. Architektura Retrieval-Augmented Generation (RAG) se etablovala jako dominantní řešení těchto nedostatků, neboť umožňuje dynamicky propojovat generativní sílu AI s autoritativními znalostními bázemi organizace. Pro CTO, technické architekty a vedoucí vývoje je pochopení nuancí mezi RAG přístupem a metodami fine-tuningu klíčové pro návrh systémů, které jsou nejen inteligentní, ale především fakticky správné a bezpečné.</p>

<p>Tento odborný kurz poskytuje hluboký technický vhled do celého ekosystému RAG, od precizního zpracování dokumentů a pokročilých strategií chunkingu až po nasazení do produkčního prostředí. Detailně analyzujeme roli orchestrátorů, jako jsou LangChain či LlamaIndex, a kritéria pro výběr optimálních embedding modelů a vektorových databází, včetně algoritmů pro efektivní indexaci a sémantické vyhledávání. Účastníci se naučí implementovat pokročilé techniky pro zvýšení relevance, jako je hybridní vyhledávání, re-ranking a metoda HyDE, a zároveň osvojí metodiku evaluace pomocí RAG Triad pro objektivní měření přesnosti a věrnosti odpovědí. Důraz je kladen také na inženýrské aspekty provozu, včetně minimalizace latence, zajištění bezpečnosti dat na úrovni jednotlivých chunků a robustního prompt engineeringu pro eliminaci nežádoucích výstupů v kritických firemních aplikacích.</p>
        </div>
    </div>
</div>
