Construcción de agentes LLM en Python: solicitud y orquestación de gráficos

Los modelos de lenguaje grandes ofrecen un inmenso potencial, pero convertir el acceso API en bruto en aplicaciones confiables y de varios pasos requiere habilidades de desarrollo especializadas.Este curso le enseña las técnicas prácticas necesarias para construir flujos de trabajo LLM sofisticados. Al final de este curso, podrá integrar LLM en sus aplicaciones Python, implementar estrategias avanzadas de solicitud para la extracción de datos confiables y agentes de IA autónomos de arquitectura capaces de tomar decisiones complejas y llamar funciones. Lo que aprenderás: * Comprender los fundamentos de la interacción LLM usando Python SDK y llamadas API directas. * Dominar las técnicas de ingeniería rápida, incluyendo la sintonización de instrucciones y el aprendizaje de pocos disparos. * Aplicar métodos de salida estructurada utilizando modelos de datos (como Pydantic) para garantizar la extracción de datos confiable de LLMs. * Practicar la implementación de patrones básicos de recuperación-generación aumentada (RAG) para la conexión a tierra contextual. * Configurar agentes de IA capaces de utilizar herramientas externas a través de llamadas de función y definiciones de herramientas. * Diseñar e implementar arquitecturas de agentes de varios pasos utilizando herramientas de orquestación basadas en gráficos como LangGraph. El curso comienza con conceptos fundamentales e integración de API, avanza a través de la solicitud avanzada y el manejo de datos estructurados, y culmina en el desarrollo de una arquitectura completa y con estado de agente de IA. Este curso está diseñado para desarrolladores de Python principiantes que desean especializarse en la creación de aplicaciones prácticas y listas para la producción impulsadas por modelos de lenguaje grande.No se requiere experiencia previa con IA o aprendizaje automático. Comience a crear la próxima generación de aplicaciones inteligentes hoy mismo.