RAG dan Agentic AI dengan LangChain, LangGraph, dan LangSmith

Sebagai aplikasi AI berpindah dari antaramuka sembang yang mudah kepada alat perniagaan yang canggih, keupayaan untuk menyambung model bahasa besar ke data luaran adalah penting. Kursus berasaskan teks ini memandu anda melalui proses reka bentuk dan pembinaan sistem Generasi Peningkatan Pemulihan (RAG) yang kuat yang memberikan jawapan tepat, sedar konteks. Anda akan mula dengan konsep teras pengambilan data, penempelan, dan pangkalan data vektor sebelum beralih ke strategi pemulihan yang lebih maju. Dengan menjelajah alat orkestrasi moden, anda akan berpindah dari paip pertanyaan-jawapan yang mudah ke kompleks, arsitektur multi-agen yang boleh merancang, mencerminkan, dan membetulkan kesilapan mereka sendiri. Apa yang anda akan belajar: - Mengerti arsitektur dasar RAG, termasuklah pengkategorian dokumen, generasi penempelan, dan penyimpanan pangkalan data vektor. - Melaksanakan teknik pemulihan canggih seperti carian hibrid, penarafan semula, dan RAG multimodal untuk meningkatkan ketepatan respon. - Bina aliran kerja AI multi-ejen menggunakan LangGraph untuk membolehkan membuat keputusan dan pelancaran. - Konfigur penilaian, penyahpepijatan, dan paip pengesanan prestasi dengan LangSmith untuk memantau sistem anda dalam pengeluaran. - Gunakan corak penyesuaian diri dan corak pelancaran adaptif supaya ejen AI kamu boleh mengesahkan sumber dan alasan mereka sendiri. Kursus ini bermula dengan terminologi penting dan asas carian semantik, berkembang secara sistematik melalui contoh kod yang boleh dilaksanakan kepada aliran kerja agen yang canggih. Anda akan membaca penjelasan yang jelas, menganalisis snippet kod yang siap dihasilkan, dan menyelesaikan latihan bertulis untuk menguatkan pemahaman anda. Kursus ini direka untuk pemaju perisian, ahli data, dan peminat AI yang ingin membina aplikasi AI tahap pengeluaran. Kebiasaan asas dengan Python membantu, tetapi tiada pengalaman sebelumnya dengan LangChain, LangGraph, atau RAG diperlukan. Mula membaca hari ini untuk menguasai generasi seterusnya sistem AI yang sedar konteks.