Phát triển nhân viên AI với LangChain và RAG

Khi nhu cầu về các giải pháp AI sinh sản tăng lên, khả năng xây dựng các hệ thống tương tác với dữ liệu thế giới thực đã trở thành một kỹ năng quan trọng đối với các nhà phát triển hiện đại. Lớp học này cung cấp một con đường rõ ràng cho những người muốn vượt qua giao diện chat đơn giản để tạo ra các nhân viên AI chức năng có thể lấy thông tin và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Bạn sẽ có được một hiểu biết sâu sắc về cách kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn với các nguồn dữ liệu bên ngoài để đảm bảo độ chính xác và phù hợp trong các ứng dụng AI. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có thể thiết kế và thực hiện các luồng công việc AI phức tạp sử dụng các kỹ thuật mới nhất trong việc lấy lại thông tin và logic tự động. Bạn sẽ chuyển đổi từ một người học tò mò thành một người có khả năng kiến trúc hệ thống thông minh giải quyết các vấn đề thực tế. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của các mô hình ngôn ngữ lớn và các khái niệm cơ bản của các nhân viên AI - Học các thành phần LangChain để sắp xếp các công việc phức tạp và quản lý các mẫu động - Thực hiện Thế hệ Tìm kiếm-Tăng cường (RAG) để nối liền khoảng cách giữa các mô hình tĩnh và dữ liệu bên ngoài - Ứng dụng cơ sở dữ liệu vector như FAISS và kỹ thuật nhúng hiện đại cho việc lấy lại thông tin hiệu quả - Thiết kế các chiến lược kỹ thuật mạnh mẽ để tăng độ tin cậy và chất lượng sản phẩm - Tìm hiểu các mẫu nhân vật và quản lý bộ nhớ để duy trì ngữ cảnh trong các tương tác đa lượt Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và cơ học của tokenization và embeddings trước khi chuyển sang xây dựng thực tế của các đường ống RAG và logic tác nhân tự trị. Nó được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu và nhà phát triển mới đến AI sinh học, không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với các nhân viên AI. Bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI thông minh hơn, nhận thức dữ liệu ngay hôm nay.