Fondamenti di Agentic RAG: Costruisci Agenti AI con LangGraph

Con l'evolversi dell'intelligenza artificiale, i modelli di recupero standard non sono più sufficienti. Le applicazioni moderne richiedono workflow agentici—sistemi in grado di valutare, instradare e auto-correggere le proprie risposte per la massima accuratezza. Questo corso fornisce una chiara introduzione testuale alla creazione di sistemi Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Inizierai con i concetti fondamentali dei modelli linguistici e dei database vettoriali prima di passare all'architettura degli agenti auto-correttivi. Leggendo spiegazioni pratiche e frammenti di codice, capirai come orchestrare workflow AI complessi utilizzando LangGraph. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di RAG, database vettoriali e prompt engineering. - Scoprire come i workflow agentici differiscono dalla generazione AI lineare standard. - Costruire cicli di recupero auto-correttivi che valutano e perfezionano i propri output. - Applicare LangGraph per orchestrare processi AI multi-step e stateful. - Esercitarsi nella progettazione di flussi logici per il recupero di documenti, la valutazione e la generazione. Il materiale è strutturato per costruire la tua conoscenza passo dopo passo. Iniziamo con la terminologia AI di base e i pattern di recupero fondamentali, introducendo gradualmente la gestione dello stato e i cicli di auto-riflessione. Questo corso è pensato per principianti e sviluppatori nuovi agli agenti AI—non è richiesta alcuna esperienza precedente con LangGraph o machine learning avanzato. Inizia a leggere oggi per sbloccare il prossimo livello di sviluppo di applicazioni intelligenti.