LangGraph ile Yapay Zeka Mühendisliği

Yapay zeka ajanları daha özerk hale geldikçe, neyi hatırladıkları ve bilgiyi nasıl geri çağırdıkları güvenilir uygulamalar inşa etmenin anahtarı. Kötü bağlam yönetimi halüsinasyona, kaybolan duruma ve verimsiz simge kullanımına yol açar. Bu sadece metin olan kurs, sizi bağlam mühendisliğinin temel kavramlarından yapısal, durumlu yapay zeka ajan çalışma akışlarını inşa etmeye götürür. Soruları nasıl yapılandırmalı, sohbet belleğini nasıl yönetmeli ve ajanlarınıza doğru zamanda doğru verileri nasıl beslemeli olduğunu anlayacaksınız. Öğreneceğiniz şeyler: 1. Kontekst mühendisliği, agentik durum ve bilişsel mimarilerin temel terminolojisini anlamak. 2. Çok adımlı görevler arasında bağlamı korumak için LangGraph kullanarak stateful agent iş akışlarını tasarlayın. 3. Dinamik olarak ilgili dış verileri enjekte etmek için Geri Alma-Genişletilmiş Üretim (RAG) paternlerini uygulayın. 5. Önceden tahmin edilebilir araç kullanımı ve karar vermeyi sağlamak için sistem çağrıları ve ajan talimatlarını yapın. 6. Konu ile ilgili sorunları hata ayıklama ve yapısal yazılı egzersizler yoluyla ajan yanıtlarını optimizasyon. Kontekst pencereleri ve durum makinelerinin temel tanımlarıyla başlayacak, daha sonra karmaşık ajan bellek akışlarını tasarlama yoluyla adım adım ilerleyeceksiniz. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod parçaları aracılığıyla, gerçek dünya uygulamaları için sağlam bağlam boru hatları inşa etmeyi öğreneceksiniz. Bu kurs, ileri ön koşullar gerektirmeden daha akıllı ajanlar oluşturmak isteyen yeni başlayanlar ve yapay zeka tutkunları için tasarlanmıştır. Konu mühendisliğinin sanatını öğrenmek ve daha güvenilir yapay zekâ ajanları oluşturmak için bugün okumaya başlayın.