Membangun Agen AI dengan LLM, RAG, dan Grafik Pengetahuan

Seiring dengan berkembangnya kecerdasan buatan, model bahasa statis tidak lagi cukup untuk menyelesaikan permasalahan dunia nyata yang kompleks. Untuk membangun sistem yang benar-benar cerdas, Anda harus menggabungkan kekuatan penalaran dari Large Language Models (LLMs) dengan sumber data eksternal yang dinamis. Kursus ini memandu Anda dari konsep AI dasar untuk merancang sistem agenik yang dapat mengambil informasi, alasan atas pengetahuan terstruktur, dan mengambil tindakan otonom. Anda akan belajar bagaimana mengintegrasikan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan Knowledge Graphs untuk menghilangkan halusinasi model dan memberikan jawaban yang akurat dan kaya konteks. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti terminologi inti LLM, pencarian vektor, dan aliran kerja agenik - Implementasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menghubungkan model ke database teks eksternal - Desain Grafik Pengetahuan untuk mewakili hubungan yang kompleks, terstruktur untuk penalaran AI yang lebih dalam - Konfigurasi agen AI yang menggunakan alat panggilan dan fungsi eksekusi untuk menyelesaikan tugas multi-langkah - Terapkan pola rekayasa cepat untuk memandu perilaku agen dan pengambilan keputusan - Praktik membangun arsitektur hibrida yang menggabungkan kekuatan dari kedua database vektor dan database grafik Anda akan mulai dengan dasar-dasar, belajar definisi inti dari AI generatif dan struktur graf, sebelum maju ke contoh berbasis kode tertulis dari orkestrasi agen dan pipa pencarian. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, penggemar data, dan profesional teknologi yang baru mengenal agen AI dan ingin pengenalan yang jelas, langkah demi langkah tanpa memerlukan prasyarat pembelajaran mesin yang canggih. Mulai membaca hari ini untuk mulai membangun agen AI cerdas, berbasis data Anda sendiri.