Mga Saligan ng RAG at Agentic AI Systems — PickAClass
4.0 (2) ⏱ 2 oras 42 min 📚 27 aralin

Mga Saligan ng RAG at Agentic AI Systems

Matututunan kung paano ikonekta ang mga large language model sa mga panlabas na pinagmumulan ng data at magdisenyo ng mga autonomous AI agent gamit ang mga modernong retrieval-augmented generation workflow.

  • 💬 AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • 🕐 Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • 🌐 Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Habang umuusad ang artificial intelligence nang higit pa sa mga simpleng chat interface, tumataas nang husto ang pangangailangan para sa mga system na maaaring maka-access ng real-time na data at magsagawa ng mga kumplikadong gawain nang nakapag-iisa. Ang pag-unawa kung paano buuin ang mga intelligent system na ito ang susi sa pagbubukas ng susunod na henerasyon ng pag-unlad ng AI. Sa kursong ito, lilipat ka mula sa pagsusulat ng mga pangunahing prompt patungo sa pagdisenyo ng mga sopistikadong Retrieval-Augmented Generation (RAG) system at mga autonomous AI agent. Magkakaroon ka ng matatag na pundasyong konseptuwal at praktikal na kaalaman upang ikonekta ang mga large language model sa mga panlabas na database at bumuo ng mga workflow na maaaring magplano, mangatwiran, at kumilos. Ang iyong mga matututunan: - Unawain ang pangunahing arkitektura ng mga RAG system at kung paano nila nilulutas ang mga karaniwang limitasyon ng LLM. - I-configure ang mga vector database upang i-store, i-index, at mahusay na kunin ang impormasyong semantiko. - Mag-apply ng mga pattern ng prompt engineering upang gabayan ang mga LLM sa mga gawaing may kinalaman sa pangangatwiran at paggawa ng desisyon. - Magdisenyo ng mga autonomous AI agent na may kakayahang gumamit ng mga tool at magsagawa ng mga multi-step workflow. - Mag-implement ng mga istratehiya sa pagtatasa upang masukat ang kawastuhan at kaligtasan ng iyong mga AI system. Nagsisimula ang kurso sa mga pangunahing kahulugan ng semantic search, embeddings, at agentic reasoning bago lumipat sa mga sunud-sunod na implementasyon ng code ng mga RAG pipeline at multi-agent system. Magbabasa ka ng mga detalyadong paliwanag at susuriin ang mga praktikal na code snippet na idinisenyo upang unti-unting buuin ang iyong mga kasanayan. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga naghahangad na AI developer, software engineer, at tech enthusiast na gustong matutunan ang mga modernong pattern ng AI mula sa simula, nang walang kinakailangang naunang karanasan sa AI engineering. Simulang magbasa ngayon upang simulan ang pagbuo ng mga intelligent, data-aware na AI system.

Ang makukuha mo

  • 📜 Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • 💬 Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • ♾️ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • 📱 Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • 💸 14-day refund
    Walang tanong
  • Maikli at focused
    2 oras 42 min ng practical content

Certificate ng pagtatapos

Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.

P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
Mga Saligan ng RAG at Agentic AI Systems
Mga skill na ipinakita
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
Mga Saligan ng RAG at Agentic AI Systems
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos 14 / 14
Practice questions 26 / 28
Mga assignment na isinumite 4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice 6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos 11 araw (median: 22)
Mastery score 91 / 100
Practice-question score 94%
Skill verification Verified Skill Path
I-verify ang credential na ito
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Inisyu sa ilalim ng academic standards ng PickAClass. Ang skill levels ay sumasalamin sa na-assess na performance laban sa competency rubric ng kurso. Ito ay orihinal na credential ng platform na ito.

Mga review (2)

Zewditu Fekadu ET Verified learner
★ 4 · 20.08.2026

Found it quite informative. The structure was logical, though some of the more advanced topics could have benefited from more detailed examples. Still worth it.

Kavya Sharma SG Verified learner
★ 4 · 10.08.2026

This was a good introduction. The structure is logical, and it covers the basics effectively. Might be too introductory for advanced learners.

Magsulat ng review

Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos — ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing