Pengembangan Agen AI dengan LangChain dan RAG

Seiring dengan meningkatnya permintaan terhadap solusi AI yang generatif, kemampuan untuk membangun sistem yang berinteraksi dengan data dunia nyata telah menjadi keterampilan penting bagi pengembang modern. Kursus ini memberikan jalan yang jelas bagi mereka yang ingin melampaui antarmuka obrolan sederhana untuk menciptakan agen AI fungsional yang dapat mengambil informasi dan melakukan tugas-tugas yang kompleks. Anda akan mendapatkan pemahaman mendalam tentang cara menghubungkan model bahasa besar dengan sumber data eksternal untuk memastikan akurasi dan relevansi dalam aplikasi berbasis AI. Pada akhir kursus ini, Anda akan mampu merancang dan menerapkan workflow AI yang canggih yang memanfaatkan teknik terbaru dalam pencarian informasi dan logika otonom. Anda akan berubah dari seorang siswa yang penasaran menjadi seseorang yang mampu merencanakan sistem pintar yang menyelesaikan masalah praktis. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur inti dari model bahasa besar dan konsep dasar agen AI - Menguasai komponen LangChain untuk mengorganisir workflow kompleks dan mengelola template prompt dinamis - Implementasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menjembatani kesenjangan antara model statis dan data eksternal - Terapkan database vektor seperti FAISS dan teknik embedding modern untuk pencarian informasi yang efisien - Merancang strategi rekayasa cepat yang kuat untuk meningkatkan keandalan agen dan kualitas output - Mengeksplorasi pola agenik dan manajemen memori untuk mempertahankan konteks selama interaksi multi-turn Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar dan mekanika tokenisasi dan embedding sebelum beralih ke konstruksi praktis pipa RAG dan logika agen otonom. Kursus tersebut dirancang khusus untuk pemula dan pengembang baru untuk AI generatif, tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan agen AI. Mulailah membangun aplikasi AI yang lebih cerdas dan sadar data sekarang.