Erstellen von LLM-Agenten in Python: Aufforderung und Graph-Orchestrierung

Large Language Models bieten ein immenses Potenzial, aber die Umwandlung von Roh-API-Zugriff in zuverlässige, mehrstufige Anwendungen erfordert spezialisierte Entwicklungsfähigkeiten.In diesem Kurs lernen Sie die praktischen Techniken kennen, die zum Erstellen anspruchsvoller LLM-Workflows erforderlich sind. Am Ende dieses Kurses können Sie LLMs in Ihre Python-Anwendungen integrieren, erweiterte Abfragestrategien für eine zuverlässige Datenextraktion implementieren und autonome KI-Agenten erstellen, die komplexe Entscheidungsfindungen und Funktionsaufrufe durchführen können. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Grundlagen der LLM-Interaktion mit Python-SDKs und direkten API-Aufrufen. * Master prompt Engineering-Techniken, einschließlich Anweisung Tuning und wenige Schuss Lernen. * Anwenden von Strukturierten Ausgabemethoden mit Datenmodellen (wie Pydantic), um eine zuverlässige Datenextraktion aus LLMs zu gewährleisten. * Üben Sie die Implementierung grundlegender Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster für die kontextuelle Erdung. * Konfigurieren von KI-Agenten, die externe Tools über Funktionsaufrufe und Tooldefinitionen verwenden können. * Entwickeln und implementieren Sie mehrstufige Agentenarchitekturen mit graphenbasierten Orchestrierungstools wie LangGraph. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten und API-Integration, geht über erweiterte Abfragen und strukturierte Datenverarbeitung und gipfelt in der Entwicklung einer vollständigen, zustandsfähigen KI-Agenten-Architektur. Dieser Kurs richtet sich an Python-Anfänger, die sich auf die Erstellung praktischer, produktionsreifer Anwendungen spezialisieren möchten, die von Large Language Models unterstützt werden.Keine Vorkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen sind erforderlich. Erstellen Sie noch heute die nächste Generation intelligenter Anwendungen.