RAG i Agentic AI z LangChain, LangGraph i LangSmith

Ponieważ aplikacje AI przechodzą od prostych interfejsów czatu do wyrafinowanych narzędzi korporacyjnych, kluczowa jest możliwość łączenia dużych modeli językowych z danymi zewnętrznymi.Ten kurs tekstowy prowadzi Cię przez proces projektowania i budowania solidnych systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG), które dostarczają dokładne, świadome kontekstu odpowiedzi. Zaczniesz od podstawowych pojęć pobierania danych, osadzania i baz wektorowych, zanim przejdziesz do zaawansowanych strategii pobierania.Poprzez zbadanie nowoczesnych narzędzi orkiestracyjnych, przejdziesz od prostych potoków zapytań do złożonych, autonomicznych architektur wieloagentowych, które mogą planować, odzwierciedlać i korygować własne błędy. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawową architekturą RAG, w tym z fragmentacją dokumentów, osadzaniem i przechowywaniem wektorowych baz danych. - Wdrażaj zaawansowane techniki wyszukiwania, takie jak wyszukiwanie hybrydowe, ponowne klasyfikowanie i multimodalne RAG, aby poprawić dokładność odpowiedzi. - Twórz stanowe, wieloagentowe przepływy pracy AI za pomocą LangGraph, aby umożliwić autonomiczne podejmowanie decyzji i planowanie. - Skonfiguruj potoki oceny, debuggowania i śledzenia wydajności za pomocą LangSmith, aby monitorować system w produkcji. - Zastosuj samodzielne korekty i adaptacyjne wzorce routingu, aby agenci AI mogli sprawdzić własne źródła i rozumowanie. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstaw wyszukiwania semantycznego, postępując systematycznie poprzez praktyczne przykłady kodu do zaawansowanych przepływów pracy agentów.Będziesz czytać jasne wyjaśnienia, analizować gotowe fragmenty kodu i wykonywać ćwiczenia pisemne, aby utrwalić swoje zrozumienie. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, praktyków danych i entuzjastów AI, którzy chcą budować aplikacje AI klasy produkcyjnej.Podstawowa znajomość Pythona jest pomocna, ale nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z LangChain, LangGraph lub RAG. Zacznij czytać już dziś, aby opanować nową generację systemów AI świadomych kontekstu.