Создание агентов ИИ с помощью LLM, RAG и графов знаний

По мере развития искусственного интеллекта статических языковых моделей уже недостаточно для решения сложных проблем реального мира. Чтобы создать действительно интеллектуальные системы, вам нужно объединить силу рассуждений больших языковых моделей (LLM) с динамическими внешними источниками данных. Этот курс поможет вам перейти от основных концепций искусственного интеллекта к разработке агентных систем, которые могут извлекать информацию, мыслить на основе структурированных знаний и предпринимать автономные действия. Вы узнаете, как интегрировать генерацию дополненного поиска (RAG) и графы знаний, чтобы устранить галлюцинации модели и предоставить точные, богатые контекстом ответы. Что вы узнаете: - Понять основную терминологию LLM, векторного поиска и агентных рабочих процессов - Внедрение генерации дополненной поиском (ДДП) для подключения моделей к внешним текстовым базам данных - Дизайн Графы знаний, чтобы представить сложные, структурированные отношения для более глубокого ИИ рассуждения - Настройка агентов ИИ, которые используют вызов инструмента и выполнение функции для решения многоэтапных задач - Применять оперативные инженерные модели для руководства поведением агентов и принятием решений - Практика создания гибридных архитектур, которые сочетают в себе сильные стороны векторных и графических баз данных Вы начнете с абсолютной основы, изучая основные определения генеративного ИИ и структур графов, прежде чем перейти к примерам написания кода на основе организации агентов и конвейеров поиска. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и технических специалистов, которые только начинают работать с агентами ИИ и хотят получить четкое, пошаговое введение без необходимости продвинутых предварительных условий машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы начать создавать свои собственные интеллектуальные агенты ИИ, основанные на данных.