Membangun Sistem RAG dan Agen AI dengan Model Bahasa Besar

Kemampuan untuk memanfaatkan Large Language Models (LLMs) dengan data pribadi sangat penting untuk menciptakan aplikasi yang kuat dan sadar konteks. Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah pola kritis untuk mencapai hal ini dalam lingkungan produksi saat ini. Pada akhir kursus ini, Anda akan memahami arsitektur sistem RAG dan aliran kerja multi-agen. Anda akan mendapatkan pengalaman praktis dalam struktur data, memilih vektor yang sesuai, merancang prompt yang efektif, dan menerapkan solusi AI ini untuk memecahkan masalah bisnis tertentu. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti komponen inti dan arsitektur sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG). * Praktik teknik rekayasa prompt efektif untuk mengoptimalkan interaksi LLM dan jalur penalaran agen. * Terapkan praktik terbaik untuk data chunking, embedding, dan indeksing dalam database vektor. * Konfigurasi agen dan multi-agen workflow menggunakan alat khusus low-code untuk otomatisasi tugas kompleks. * Memasang dan menjalankan LLM lokal menggunakan dasar-dasar kontenerisasi seperti Docker dan alat khusus seperti Ollama. Kursus ini dimulai dengan mendefinisikan LLM, RAG, dan konsep agen sebelum beralih ke langkah-langkah implementasi praktis. Kami berjalan melalui persiapan data, integrasi toko vektor, konfigurasi agen, dan strategi deploymen dasar untuk membuat solusi Anda dapat diakses. Kursus ini dirancang untuk pemula, pengembang, dan praktisi data yang ingin mulai membangun aplikasi AI yang praktis dan sadar konteks. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan LLM atau pembelajaran mesin canggih yang diperlukan. Mulailah membangun sistem AI yang cerdas dan berbasis data sekarang.