Costruire Agenti AI con LLM, RAG e Grafi di Conoscenza

Man mano che l'intelligenza artificiale si evolve, i modelli linguistici statici non sono più sufficienti per risolvere problemi complessi del mondo reale. Per costruire sistemi veramente intelligenti, è necessario combinare la potenza di ragionamento dei Large Language Models (LLM) con fonti di dati esterne dinamiche. Questo corso ti guida dai concetti fondamentali dell'AI alla progettazione di sistemi agentici in grado di recuperare informazioni, ragionare su conoscenze strutturate e intraprendere azioni autonome. Imparerai come integrare la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i Grafi di Conoscenza per eliminare le allucinazioni del modello e fornire risposte precise e ricche di contesto. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia fondamentale di LLM, ricerca vettoriale e flussi di lavoro agentici - Implementare la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per connettere i modelli a database di testo esterni - Progettare Grafi di Conoscenza per rappresentare relazioni complesse e strutturate per un ragionamento AI più profondo - Configurare agenti AI che utilizzano il tool calling e l'esecuzione di funzioni per risolvere compiti multi-step - Applicare pattern di prompt engineering per guidare il comportamento e il processo decisionale degli agenti - Esercitarsi nella costruzione di architetture ibride che combinano i punti di forza sia dei database vettoriali che dei database a grafo Inizierai dalle basi assolute, imparando le definizioni fondamentali dell'AI generativa e delle strutture a grafo, prima di progredire verso esempi basati su codice scritto di orchestrazione di agenti e pipeline di recupero. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, appassionati di dati e professionisti della tecnologia che sono nuovi agli agenti AI e desiderano un'introduzione chiara e passo-passo senza la necessità di prerequisiti avanzati di machine learning. Inizia a leggere oggi per iniziare a costruire i tuoi agenti AI intelligenti e basati sui dati.