Основы RAG и агентных систем искусственного интеллекта

По мере того как искусственный интеллект выходит за рамки простых чат-интерфейсов, спрос на системы, которые могут получать доступ к данным в реальном времени и выполнять сложные задачи самостоятельно, стремительно растет. Понимание того, как создавать такие интеллектуальные системы, является ключом к разблокированию следующего поколения разработки ИИ. В этом курсе вы перейдете от написания простых подсказок к разработке сложных систем поиска и дополненного генерирования (RAG) и автономных агентов ИИ. Вы получите прочную концептуальную основу и практические знания для подключения больших языковых моделей к внешним базам данных и построения рабочих процессов, которые могут планировать, рассуждать и действовать. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру систем RAG и как они решают общие ограничения LLM. - Настроить векторные базы данных для эффективного хранения, индексации и поиска семантической информации. - Применять быстрые инженерные модели для руководства LLM в задачах обоснования и принятия решений. - Разработать автономных агентов ИИ, способных использовать инструменты и выполнять многоэтапные рабочие процессы. - Внедрение стратегий оценки для измерения точности и безопасности ваших систем ИИ. Курс начинается с основных определений семантического поиска, встраивания и агентного рассуждения, а затем переходит к пошаговой реализации RAG-конвейеров и многоагентных систем. Вы прочтете подробные объяснения и проанализируете практические фрагменты кода, предназначенные для постепенного наращивания ваших навыков. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, инженеров программного обеспечения и технических энтузиастов, которые хотят изучить современные модели ИИ с нуля, без предварительного опыта разработки ИИ. Начните читать сегодня, чтобы начать создавать интеллектуальные, информированные о данных системы ИИ.