Generative AI Engineering: Budowanie systemów LLM, RAG i Agentic

Zrozumienie, w jaki sposób łączyć duże modele językowe z danymi z rzeczywistego świata i narzędziami zewnętrznymi, jest obecnie niezbędną umiejętnością dla współczesnych programistów. W tym kompleksowym przewodniku przejdziesz od początkującego do zdolnego praktyka AI, który rozumie, jak projektować, budować i organizować złożone przepływy pracy AI. Poznasz mechanikę nowoczesnych systemów wyszukiwania i konfiguracji wieloagentowych, umożliwiając tworzenie aplikacji, które mogą rozumować, planować i wykonywać zadania.. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje LLM, szybkie podstawy inżynieryjne i podstawową terminologię. - Projektuj systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby łączyć modele z prywatnymi bazami danych wektorowych. - Buduj orkiestracje i uporządkowane przepływy pracy za pomocą LangChain i LangGraph. - Skonfiguruj systemy wieloagentowe, które współpracują w celu rozwiązywania złożonych, wieloetapowych problemów. - Zastosuj Model Context Protocol (MCP), aby płynnie integrować modele AI z zewnętrznymi narzędziami i źródłami danych. - Poznaj podstawy dostrajania modelu, aby dostosować modele do konkretnych zadań domenowych. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć i terminologii, a następnie krok po kroku przeprowadza Cię przez bazy danych wektorowych, ramy agentów i zaawansowane integracje narzędzi.Przeczytasz jasne wyjaśnienia i przeanalizujesz fragmenty kodu zaprojektowane w celu zbudowania praktycznego zrozumienia architektury AI. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, technicznych menedżerów produktów i entuzjastów technologii, którzy są nowicjuszami w inżynierii AI i chcą solidnej, koncepcyjnej i praktycznej podstawy bez wymagania wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym.Zacznij czytać już dziś, aby zbudować pierwszą generację inteligentnych systemów agentowych.