Xây dựng các nhân viên AI với LLM, RAG và Knowledge Graphs

Khi trí tuệ nhân tạo phát triển, các mô hình ngôn ngữ tĩnh không còn đủ để giải quyết các vấn đề phức tạp, thực tế. Để xây dựng các hệ thống thông minh thực sự, bạn cần kết hợp sức mạnh suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với các nguồn dữ liệu bên ngoài động. Chương trình này hướng dẫn bạn từ các khái niệm AI cơ bản đến thiết kế các hệ thống agentic có thể lấy thông tin, lý do về kiến thức cấu trúc, và thực hiện các hành động tự động. Bạn sẽ học cách tích hợp Retrieval-Augmented Generation (RAG) và Knowledge Graphs để loại bỏ ảo giác mô hình và cung cấp câu trả lời chính xác, giàu ngữ cảnh. Bạn sẽ học được: - Hiểu được thuật ngữ cốt lõi của LLM, tìm kiếm vectơ, và các quy trình làm việc của agentic - Thực hiện Retrieval-Augmented Generation (RAG) để kết nối các mô hình với cơ sở dữ liệu văn bản bên ngoài - Thiết kế đồ thị kiến thức để đại diện cho các mối quan hệ phức tạp, cấu trúc cho suy luận AI sâu hơn - Cấu hình các nhân viên AI sử dụng gọi công cụ và thực hiện hàm để giải quyết các nhiệm vụ đa bước - Ứng dụng các mô hình kỹ thuật để hướng dẫn hành vi và quyết định của đặc vụ - Luyện tập xây dựng kiến trúc lai kết hợp cả cơ sở dữ liệu vector và cơ sở data đồ thị Bạn sẽ bắt đầu với những điều cơ bản tuyệt đối, học các định nghĩa cốt lõi của AI và cấu trúc đồ thị, trước khi tiến hành các ví dụ dựa trên mã viết về dàn nhạc và đường ống lấy lại. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, người đam mê dữ liệu và chuyên gia công nghệ mới đến các nhân viên AI và muốn có một sự giới thiệu rõ ràng, từng bước mà không cần các yêu cầu tiên quyết về học máy tiên tiến. Bắt đầu đọc hôm nay để bắt đầu xây dựng các nhân viên AI thông minh, dẫn dắt dữ liệu của riêng bạn.