RAGとLangChain、LangGraph、LangSmithを用いたエージェントAI

単純なチャットインタフェースから高度な企業ツールへのAIアプリケーションの移行に伴い，大規模な言語モデルを外部データに接続する能力は重要である。このテキストベースのコースでは，正確で文脈に合った答えを提供するロバストな検索増強生成（ＲＡＧ）システムの設計と構築のプロセスを通して，あなたを導く。 まず，データの取り込み，埋め込み，ベクトルデータベースの基本的な概念から始め，高度な検索戦略に移る。 学ぶことは ＲＡＧの基本的なアーキテクチャを理解し，文書の分割，埋め込み生成，ベクトルデータベースの保存などを理解する。 また，ハイブリッド検索，再ランキング，マルチモーダルＲＡＧなどの高度な検索技術を導入し，応答精度を向上させる。 また，ＬａｎｇＧｒａｐｈを用いて，状態的なマルチエージェントＡＩワークフローを構築し，自律的な意思決定と計画を可能にする。 プロダクション中のシステムを監視するために、LangSmith を使用して評価、デバッグ、性能追跡パイプラインを設定します。 自己修正と適応的ルーティングパターンを適用して AIエージェントが自身の情報源と推論を 検証できるようにします まず、必要な用語と意味的検索の基礎を学び、次に、実際にコードを実行して、高度なエージェントワークフローを体系的に学びます。明確な説明を読み、プロダクション用のコードスニペットを分析し、理解を深めるための書き込み練習を行います。 このコースは、プロダクショングレードのAIアプリケーションを作成したいソフトウェア開発者、データ実践者、AIマニア向けに設計されています。Pythonの基礎的な知識は有用ですが、LangChain、LangGraph、RAGの経験は必要ありません。 次世代のコンテキストアワードAIシステムをマスターするために今日から読み始めてください。