Разработка агентов ИИ с LangGraph, RAG и FastAPI

Выход за рамки простых подсказок LLM необходим для создания программного обеспечения, которое может самостоятельно решать сложные задачи. Этот текстовый курс поможет вам разработать, протестировать и развернуть готовые к производству агенты ИИ и многоагентные рабочие процессы. Вы перейдете от написания основных сценариев к разработке сложных систем ИИ, которые управляют состоянием, координируют работу нескольких специализированных агентов и эффективно извлекают контекстные знания. С помощью письменных объяснений и практических фрагментов кода вы приобретете навыки создания устойчивых служб ИИ для работы с реальными рабочими нагрузками. Что вы узнаете: - Понять основные концепции агентных рабочих процессов, машин состояний и генерации поиска (RAG). - Создание многоагентных систем с условной маршрутизацией и моделями «человек в петле» с использованием LangGraph. - Реализация передовых конвейеров RAG с использованием векторных баз данных, таких как Chroma, гибридный поиск и контекстное сжатие. - Разработайте безопасные, асинхронные API с использованием FastAPI для обслуживания агентов ИИ во внешних приложениях. - Применять современные методы Python, включая подсказки типов, проверку данных Pydantic и автоматизированное тестирование с помощью pytest. - Настройте мониторинг приложений с помощью трассировки LangSmith и контейнеризуйте настройку с помощьют Docker. Курс начинается с основных понятий агента ИИ, подсказок типов Python и базовой конструкции цепи. Затем вы перейдете к сложной многоагентной оркестрации, расширенным шаблонам поиска и надежным рабочим процессам развертывания. Этот курс предназначен для разработчиков Python и начинающих инженеров ИИ. Не требуется предыдущего опыта работы с LangChain или LangGraph, хотя рекомендуется базовое понимание Python. Начните читать сегодня, чтобы создать и развернуть свои собственные агенты ИИ производственного уровня.