Pagbuo ng RAG Systems at AI Agents gamit ang Python at OpenAI

Ang paglipat mula sa simpleng chatbots patungo sa sopistikadong AI systems ay nangangailangan ng malalim na pag-unawa kung paano nakikipag-ugnayan ang mga modelo sa panlabas na data at nagsasagawa ng mga autonomous na gawain. Ituturo sa iyo ng kursong ito kung paano punan ang puwang na iyon sa pamamagitan ng pagbuo ng matatag at data-aware na mga aplikasyon mula sa simula. Uusad ka mula sa pangunahing interaksyon ng API patungo sa paglikha ng kumplikadong multi-agent systems na kayang mag-isip, magplano, at magsagawa. Sa pagtatapos ng kurso, magagawa mong magdisenyo at magpatupad ng mga solusyon sa AI na parehong tumpak at may kaugnayan sa konteksto para sa mga partikular na pangangailangan ng negosyo. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang pangunahing arkitektura ng Generative AI at Large Language Models. - Bumuo ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems upang ibatay ang mga tugon ng AI sa makatotohanang data. - Magpatupad ng vector databases at semantic search para sa mahusay na pagkuha ng impormasyon. - Magdisenyo ng autonomous AI agents na gumagamit ng mga espesyal na tool upang kumpletuhin ang multi-step workflows. - Magsanay sa pagtatasa ng performance ng AI gamit ang modernong metrics para sa konteksto at factual accuracy. - Mag-apply ng orchestration frameworks upang pamahalaan ang pakikipagtulungan sa pagitan ng maraming AI agents. Nagsisimula ang kurso sa mahahalagang terminolohiya at mga pangunahing kaalaman ng prompt engineering bago lumipat sa teknikal na pagpapatupad ng vector stores at agentic logic. Matututo ka sa pamamagitan ng malinaw na nakasulat na paliwanag at praktikal na code examples na idinisenyo para sa agarang aplikasyon. Ang kursong ito ay para sa mga nagsisimula na may pangunahing kaalaman sa Python at gustong mag-specialize sa AI development. Walang kinakailangang naunang karanasan sa machine learning o AI APIs. Simulan ang iyong paglalakbay sa mundo ng agentic AI at advanced retrieval systems.