Создаём ИИ-агента на GigaChat + Yandex Cloud

Копоративное обучение искусственному интеллекту

Корпоративное обучение искусственному интеллекту

Создаём ИИ‑агента 
на GigaChat + Yandex Cloud

Создаём ИИ‑агента 
на GigaChat 
+ Yandex Cloud

Соберите FAQ‑бота на GigaChat — готовое демо для внутренних регламентов. Подключите векторный поиск Yandex Search Vector и настроенные Prompt/Memory‑цепочки. Задеплойте агента в Yandex Serverless Functions и покажите результат бизнесу.

Что?

Подключаем Search Vector, пишем промпты и memory‑буфер, деплоим агента в Functions; мини‑проект — FAQ‑бот по корпоративным правилам.
Формат и длительность

до 25 человек; 8 часов
Для кого?

Python‑dev, ML/DS‑специалисты и внутренние службы поддержки, которым нужен быстрый отечественный AI‑агент.

Содержание

Введение в GigaChat API и LangChain‑ru — базовые вызовы, токены, ограничения.
Vector Ingestion — загрузка документов, создание эмбеддингов, индекс в Yandex Search Vector.
Prompt Templates и Memory — проектируем контекст, скользящее окно диалога.
Сборка Agent‑chain — объединяем retriever и LLM, обработка ошибок.
Serverless‑деплой — упаковка и публикация функции, окружения dev/prod в Yandex Cloud.
Мини‑проект — команда собирает и демонстрирует FAQ‑бота.
Дальнейшие шаги — логирование, мониторинг, масштабирование.

Технологический стек

LangChain‑ru, GigaChat, Yandex Search Vector, Yandex Functions

Предварительные требования

Python 3.10+, Git, Docker, аккаунт Yandex Cloud

Эксперты

Дмитрий Жечков

Эксперт по AI и облачным решениям, архитектор облачных решений в Yandex Cloud, сосредоточен на разработке ПО с использованием Generative AI и агентных архитектур.
Носов Андрей

Профильный специалист с более чем 20-летним опытом в ИТ, специализирующийся на архитектуре решений в области ИИ, LLM, RAG, NLP, системной интеграции и руководстве мультидисциплинарными командами. Практический опыт разработки 27 AI/ML решений. Эксперт в построении AI-инфраструктур и развитии продуктовых команд.
Александр Миленкин

ML Team Lead | Dodo Brands
Senior Data Scientist | Red Mad Robot
Senior Data Scientist | X5 Retail Group

Стоимость

Фиксированная цена

за командный пакет

25 000 ₽/участник

для физических лиц

Ознакомьтесь с другими
мастер-классами

Закрываем конкретный вызов: внедрить RAG‑конвейер на LangChain, настроить MLOps‑CI/CD и мониторинг, освоить LoRA/RLHF‑тонкую настройку или добавить guardrails и безопасность

мастер-класс

LangChain Start. От первого запроса до работающего чат-бота

Соберите FAQ-бота для службы поддержки, деплой через Streamlit