Membina Ejen AI dengan LLM, RAG, dan Knowledge Graphs

Seiring dengan perkembangan kecerdasan buatan, model bahasa statik tidak lagi mencukupi untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar yang kompleks. Untuk membina sistem yang benar-benar pintar, anda perlu menggabungkan kuasa penalaran Large Language Models (LLMs) dengan sumber data luaran yang dinamik. Kursus ini membimbing anda daripada konsep asas AI hingga merangka sistem ejen yang mampu mendapatkan semula maklumat, membuat penalaran ke atas pengetahuan terstruktur, dan mengambil tindakan autonomi. Anda akan mempelajari cara mengintegrasikan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan Knowledge Graphs untuk menghapuskan halusinasi model dan memberikan jawapan yang tepat serta kaya dengan konteks. Apa yang akan anda pelajari: - Memahami terminologi teras LLMs, carian vektor, dan alur kerja ejen - Melaksanakan Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menyambungkan model ke pangkalan data teks luaran - Merangka Knowledge Graphs untuk mewakili hubungan terstruktur yang kompleks bagi penalaran AI yang lebih mendalam - Mengkonfigurasi ejen AI yang menggunakan pemanggilan alatan dan pelaksanaan fungsi untuk menyelesaikan tugas berbilang langkah - Mengaplikasikan corak kejuruteraan prompt untuk membimbing tingkah laku ejen dan pembuatan keputusan - Berlatih membina seni bina hibrid yang menggabungkan kelebihan pangkalan data vektor dan pangkalan data graf Anda akan bermula dengan asas mutlak, mempelajari definisi teras AI generatif dan struktur graf, sebelum maju ke contoh berasaskan kod bertulis untuk orkestrasi ejen dan saluran paip pemulihan maklumat. Kursus ini direka untuk pembangun perisian, peminat data, dan profesional teknologi yang baru dalam ejen AI dan mahukan pengenalan langkah demi langkah yang jelas tanpa memerlukan prasyarat pembelajaran mesin yang maju. Mula membaca hari ini untuk mula membina ejen AI pintar berasaskan data anda sendiri.