Python ile Yapay Zeka Ajanları Yapı: LangChain, RAG ve Çok Ajanlı Sistemler

Gelişmiş, bağlam bilinçli uygulamalar inşa edebilen yapay zeka mühendislerine olan talep hızla artıyor.İlişki kuran, mantıklı ve sorunları çözen özerk yapay zekâ sistemleri oluşturmak için gerekli temel mühendislik becerilerini öğrenin. Bu kurs, Python ve LangChain ve AutoGen gibi önde gelen çerçeveleri kullanarak güçlü AI ajanları oluşturmanıza rehberlik eder. Sonunda, basit Büyük Dil Modeli çağrılarından karmaşık, üretim hazır çoklu ajan mimarileri tasarlamaya geçiş için pratik bilgiye sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: * AI ajanları, bellek yönetimi, araç kullanımı ve etkili hızlı mühendislik temel kavramlarını anlamak. * Dış, güvenilir veri kaynaklarındaki LLM çıktılarını zemine yerleştirmek için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) tekniklerini uygulayın. * LangGraph gibi durum yönetimi çerçevelerini kullanarak karmaşık mantık ve planlama yapabilen ajanlar oluşturun. * Çok adımlı sorunları çözmek için AutoGen gibi çerçeveleri kullanarak çoklu ajan işbirliği sistemleri geliştirme. * Güçlü Python geliştirme ortamlarını ayarlayın ve ajan güvenilirliği için temel test stratejilerini uygulayın. * Hata yönetimi ve performans dikkate alarak üretim hazır ajan çalışma akışlarını tasarlayın. Temel terminoloji ve çevrenin kurulumuyla başlıyoruz, sonra RAG, tek ajan sistemleri ve son olarak gelişmiş çoklu ajan etkileşimlerinin pratik uygulamaları boyunca adım adım ilerleriz. Bu kurs, yapay zeka mühendisliğinde yeni başlayanlar veya Python'a aşina olan ve becerilerini akıllı ajanlar inşa etmeye uygulamak isteyen geliştiriciler içindir. Önceden makine öğrenmesi veya derin öğrenme geçmişi gerekmez. İlk nesil akıllı yapay zeka uygulamalarınızı bugünden inşa etmeye başlayın.