Asas Agentic RAG: Bina Ejen AI dengan LangGraph

Memandangkan kecerdasan buatan berkembang, model pencarian standard tidak lagi mencukupi. Aplikasi moden memerlukan aliran kerja agentic—sistem yang boleh menilai, menghala, dan membetulkan diri sendiri jawapan mereka untuk ketepatan maksimum. Kursus ini menyediakan pengenalan berasaskan teks yang jelas untuk membina sistem Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Anda akan bermula dengan konsep asas model bahasa dan pangkalan data vektor sebelum beralih ke seni bina ejen yang membetulkan diri sendiri. Dengan membaca penjelasan praktikal dan coretan kod, anda akan memahami cara menyusun aliran kerja AI yang kompleks menggunakan LangGraph. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas RAG, pangkalan data vektor, dan prompt engineering. - Pelajari bagaimana aliran kerja agentic berbeza daripada penjanaan AI linear standard. - Bina gelung pencarian yang membetulkan diri sendiri yang menilai dan menambah baik output mereka sendiri. - Gunakan LangGraph untuk menyusun proses AI berbilang langkah yang mempunyai keadaan (stateful). - Berlatih merancang aliran logik untuk pencarian dokumen, pemarkahan, dan penjanaan. Bahan ini disusun untuk membina pengetahuan anda langkah demi langkah. Kami bermula dengan terminologi teras AI dan corak pencarian asas, secara beransur-ansur memperkenalkan pengurusan keadaan (state management) dan gelung refleksi diri (self-reflection loops). Kursus ini direka untuk pemula dan pembangun yang baru mengenali ejen AI—tiada pengalaman terdahulu dengan LangGraph atau pembelajaran mesin lanjutan diperlukan. Mula membaca hari ini untuk membuka kunci tahap seterusnya dalam pembangunan aplikasi pintar.