RAG dan Agentic AI dengan LangChain, LangGraph, dan LangSmith

Ketika aplikasi AI beralih dari antarmuka obrolan sederhana menjadi alat perusahaan yang canggih, kemampuan untuk menghubungkan model bahasa besar dengan data eksternal sangat penting. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui proses merancang dan membangun sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang kuat yang memberikan jawaban yang akurat dan sadar konteks. Anda akan mulai dengan konsep inti dari data ingestion, embeddings, dan vector database sebelum beralih ke strategi retrieval yang lebih canggih. Dengan mengeksplorasi alat orkestrasi modern, Anda akan melakukan transisi dari pipeline query-response sederhana ke arsitektur multi-agen yang kompleks dan otonom yang dapat merencanakan, merefleksikan, dan memperbaiki kesalahan mereka sendiri. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur dasar RAG, termasuk document chunking, embedding generation, dan vector database storage. - Melaksanakan teknik pencarian canggih seperti pencarian hibrida, reranking, dan RAG multimodal untuk meningkatkan akurasi respon. - Bangun stateful, multi-agen AI workflow menggunakan LangGraph untuk memungkinkan pengambilan keputusan otonom dan perencanaan. - Konfigurasi evaluasi, debugging, dan kinerja melacak pipa dengan LangSmith untuk memonitor sistem Anda dalam produksi. - Terapkan self-correction dan adaptive routing patterns sehingga agen AI-mu bisa memvalidasi sumber dan penalaran mereka sendiri. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan dasar-dasar pencarian semantik, berkembang secara sistematis melalui contoh kode praktis ke aliran kerja agenik tingkat lanjut. Anda akan membaca penjelasan yang jelas, menganalisis potongan kode yang siap diproduksi, dan menyelesaikan latihan tertulis untuk memperkuat pemahaman Anda. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, praktisi data, dan penggemar AI yang ingin membangun aplikasi AI tingkat produksi. Keterampilan dasar dengan Python sangat membantu, tetapi tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan LangChain, LangGraph, atau RAG. Mulailah membaca hari ini untuk menguasai generasi berikutnya dari sistem AI yang sadar konteks.