Agentic AI Foundations: Budowanie chatbotów RAG i MCP

Statyczne podpowiedzi AI już nie wystarczają; przyszłość należy do autonomicznych systemów, które mogą wyszukiwać, rozumować i podejmować działania w świecie rzeczywistym. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe pojęcia agentic AI, pomagając przejść od pisania prostych monitów do zrozumienia złożonych architektur opartych na wyszukiwaniu. Studiując te pisemne lekcje, zrozumiesz, jak organizować agentów AI, którzy wykorzystują zewnętrzne źródła danych i ustandaryzowane protokoły. Zyskasz podstawową wiedzę wymaganą do projektowania chatbotów, które nie tylko rozmawiają, ale także pobierają kontekst i dynamicznie wykonują zadania. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę agentowych systemów AI i jak różnią się one od tradycyjnych chatbotów. - Poznaj zasady Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby połączyć modele AI z wiedzą zewnętrzną. - Poznaj protokół Model Context Protocol (MCP), aby bezpiecznie łączyć modele ze źródłami danych i narzędziami. - Zaprojektuj logiczne przepływy pracy, które pozwalają agentom AI rozumować, planować i wykonywać wieloetapowe zadania. - Zastosuj najlepsze praktyki zarządzania ograniczeniami okna kontekstowego i optymalizacji dokładności pobierania. - Ćwicz projektowanie przepływów konwersacyjnych poprzez pisemne ćwiczenia koncepcyjne krok po kroku. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii AI i podstawowych definicji przed przejściem do architektur RAG i wzorców integracji MCP. Będziesz przechodzić od podstawowych podziałów koncepcji do czytania i analizowania planów przepływu pracy agentów. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, programistów i entuzjastów technologii, którzy chcą nauczyć się podstaw agentowej AI bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby zrozumieć nową generację autonomicznych systemów AI.