Agenti AI basati sul Recupero Aumentato: Fondamenti e Pratica

Sblocca il pieno potenziale degli agenti AI consentendo loro di accedere e sfruttare basi di conoscenza esterne e aggiornate. I modelli AI tradizionali spesso faticano con informazioni aggiornate o specifiche di un dominio, limitando la loro utilità nelle applicazioni del mondo reale. Entro la fine di questo corso, sarai in grado di progettare e implementare agenti AI che possono recuperare e integrare dinamicamente informazioni da fonti esterne, migliorando significativamente la loro accuratezza e rilevanza. Cosa imparerai: * Comprendere i principi fondamentali degli agenti AI e dell'integrazione della conoscenza esterna. * Apprendere i concetti chiave della Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) e i suoi benefici. * Applicare tecniche per strutturare e interrogare basi di conoscenza esterne per l'uso da parte degli agenti. * Esercitarsi nell'implementazione di chiamate a strumenti (tool calls) e invocazione di funzioni per il recupero dinamico dei dati. * Costruire agenti AI di base che sfruttano informazioni esterne per migliorare l'accuratezza delle risposte. * Esplorare strategie essenziali di prompt engineering per guidare il comportamento di recupero dell'agente. Il corso inizia con i principi fondamentali degli agenti AI e del recupero della conoscenza, per poi passare alle implementazioni pratiche e alle migliori pratiche per l'integrazione dei dati esterni. Questo corso è progettato per principianti senza esperienza pregressa nello sviluppo di agenti AI o sistemi di recupero avanzati, fornendo una solida base da zero. Inizia oggi stesso a costruire agenti AI più intelligenti e informati.