Tworzenie agentów AI z Pythonem: LangChain, RAG i systemy wieloagentowe

Zapotrzebowanie na inżynierów AI zdolnych do budowania wyrafinowanych, świadomych kontekstu aplikacji szybko rośnie.Opanuj podstawowe umiejętności inżynieryjne potrzebne do tworzenia autonomicznych systemów AI, które wchodzą w interakcje, rozumują i rozwiązują problemy. Ten kurs poprowadzi Cię przez tworzenie solidnych agentów AI za pomocą Pythona i wiodących platform, takich jak LangChain i AutoGen.Pod koniec będziesz miał praktyczną wiedzę, aby przejść od prostych wywołań modelu Large Language Model do projektowania złożonych, gotowych do produkcji architektur wieloagentowych. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawowe pojęcia agentów AI, zarządzania pamięcią, korzystania z narzędzi i skutecznej inżynierii promptowej. * Zastosuj techniki Retrieval-Augmented Generation (RAG) do uziemienia wyjść LLM w zewnętrznych, wiarygodnych źródłach danych. * Budowanie agentów zdolnych do złożonego rozumowania i planowania przy użyciu ram zarządzania stanem, takich jak LangGraph. * Praktyka rozwijania systemów współpracy wieloagentowej przy użyciu ram takich jak AutoGen do rozwiązywania problemów wieloetapowych. * Skonfiguruj solidne środowiska programistyczne Pythona i wdrażaj podstawowe strategie testowania niezawodności agenta. * Projektuj gotowe do produkcji przepływy pracy agentów, koncentrując się na obsłudze błędów i kwestiach wydajności. Zaczynamy od podstawowej terminologii i konfiguracji środowiska, a następnie krok po kroku przechodzimy przez praktyczne implementacje RAG, systemów jednoagentowych, a na koniec zaawansowanych interakcji wieloagentowych.Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów AI lub programistów znających Python, którzy chcą zastosować swoje umiejętności do budowania inteligentnych agentów. Nie jest wymagane wcześniejsze uczenie maszynowe ani głębokie uczenie się. Już dziś zacznij tworzyć pierwszą generację inteligentnych aplikacji AI.