Разработка агентов ИИ с LangChain и RAG

По мере роста спроса на генеративные решения ИИ, способность создавать системы, взаимодействующие с реальными данными, стала критическим навыком для современных разработчиков. Этот курс предоставляет четкий путь для тех, кто хочет выйти за рамки простых чат-интерфейсов, чтобы создать функциональных агентов ИИ. которые могут получать информацию и выполнять сложные задачи. Вы получите глубокое понимание того, как подключить большие языковые модели к внешним источникам данных, чтобы обеспечить точность и актуальность в приложениях, основанных на искусственном интеллекте. К концу этого курса вы сможете разрабатывать и внедрять сложные рабочие процессы ИИ, которые используют новейшие методы поиска информации и автономной логики. Вы превратитесь из любопытного ученика в человека, способного создавать умные системы, которые решают практические проблемы. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру больших языковых моделей и основополагающие концепции агентов ИИ - овладеть компонентами LangChain для организации сложных рабочих процессов и управления динамическими шаблонами подсказок - Внедрение генерации на основе поиска и дополнения (ГРД) для ликвидации разрыва между статическими моделями и внешними данными - Применять векторные базы данных, такие, как FAISS, и современные методы встраивания для эффективного поиска информации - Разработка надежных стратегий оперативного проектирования для повышения надежности агентов и качества выхода - Исследуйте агентные шаблоны и управление памятью для сохранения контекста во время многоходовых взаимодействий Курс начинается с основной терминологии и механики токенизации и встраивания, а затем переходит к практическому построению конвейеров RAG и логики автономных агентов. Он разработан специально для начинающих и разработчиков, не знакомых с генеративным ИИ, и не требует предыдущего опыта работы с агентами ИИ. Начните создавать более умные, основанные на данных приложения ИИ сегодня.