RAG และ Agentic AI กับ LangChain, LangGraph และ LangSmith

ขณะที่แอปพลิเคชันของ AI เปลี่ยนแปลงจากส่วนติดต่อการสนทนาแบบง่าย ๆ ไปสู่เครื่องมือระดับองค์กรที่ซับซ้อน ความสามารถในการเชื่อมโยงโมเดลภาษาขนาดใหญ่กับข้อมูลภายนอกจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง คุณจะเริ่มต้นด้วยหลักการพื้นฐานของการรับข้อมูล การฝัง และฐานข้อมูลเวกเตอร์ ก่อนที่จะย้ายไปยังกลยุทธ์การค้นหาขั้นสูง ด้วยการสำรวจเครื่องมือการจัดระเบียบสมัยใหม่ คุณจะเปลี่ยนแปลงจากท่อไฟฟ้าคำถาม- คำตอบแบบง่าย ๆ ไปสู่โครงสร้างที่ซับซ้อนและเป็นอิสระหลายตัวแทนซึ่งสามารถวางแผน สะท้อน และแก้ไขความผิดพลาดของตนเองได้ คุณจะเรียนรู้อะไร - เข้าใจโครงสร้างพื้นฐานของ RAG รวมถึงการจัดกลุ่มเอกสาร การสร้างการฝัง และการเก็บข้อมูลฐานข้อมูล - ใช้เทคนิคการค้นหาขั้นสูง เช่นการค้นหาแบบผสม จัดอันดับใหม่ และ RAG แบบหลายวิธี เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการตอบสนอง สร้างสภาพ, หลายตัวแทน AI กระบวนการทำงาน ใช้ LangGraph ที่จะเปิดการตัดสินใจและวางแผน - ปรับแต่งการประเมิน การแก้ไขปัญหา และระบบติดตามประสิทธิภาพ กับแลงก์สมิธ เพื่อติดตามระบบของคุณในขั้นตอนการผลิต - ปรับใช้การแก้ไขตัวเอง และรูปแบบการนำทางที่ปรับตัวได้ ดังนั้นเอไอของคุณจะสามารถตรวจสอบแหล่งข้อมูลและเหตุผลของตัวเองได้ หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและพื้นฐานของการค้นหาเชิงความหมาย พัฒนาอย่างเป็นระบบผ่านตัวอย่างโค้ดที่ใช้มือไปจนถึงกระบวนการทำงานของตัวแทนขั้นสูง คุณจะอ่านคำอธิบายที่ชัดเจน วิเคราะห์โค้ดสนิทที่พร้อมสำหรับการผลิต และทำการฝึกเขียนเพื่อเสริมความเข้าใจของคุณ หลักสูตรนี้ถูกออกแบบสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์, นักปฏิบัติงานด้านข้อมูล, และผู้ที่ชื่นชอบการพัฒนา AI ที่จะสร้างโปรแกรม AI ระดับการผลิต ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python จะช่วยได้มาก, แต่ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ก่อนหน้านี้กับ LangChain, LangGraph, หรือ RAG เริ่มอ่านวันนี้ เพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญ ระบบเอไอที่ตระหนักถึงบริบท