Budowanie systemów RAG i agentów AI z Pythonem i OpenAI

Przejście od prostych chatbotów do wyrafinowanych systemów AI wymaga głębokiego zrozumienia, w jaki sposób modele wchodzą w interakcje z danymi zewnętrznymi i wykonują autonomiczne zadania.Ten kurs uczy, jak wypełnić tę lukę, budując solidne, świadome aplikacje od podstaw. Będziesz przechodzić od podstawowych interakcji API do tworzenia złożonych systemów wieloagentowych, które mogą rozumować, planować i wykonywać.Pod koniec kursu będziesz w stanie zaprojektować i wdrożyć rozwiązania AI, które są zarówno dokładne, jak i kontekstowo odpowiednie dla konkretnych potrzeb biznesowych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę generatywnej sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych. - Buduj systemy Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby uziemić odpowiedzi AI w danych rzeczowych. - Wdrażaj bazy danych wektorowych i wyszukiwanie semantyczne w celu wydajnego wyszukiwania informacji. - Zaprojektuj autonomicznych agentów AI, którzy używają specjalistycznych narzędzi do wykonywania wieloetapowych przepływów pracy. - Ćwicz ocenę wydajności AI przy użyciu nowoczesnych wskaźników kontekstu i dokładności faktów. - Zastosuj ramy orkiestracji do zarządzania współpracą między wieloma agentami AI. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstaw szybkiej inżynierii, zanim przejdzie do technicznej implementacji sklepów wektorowych i logiki agentowej.Dowiesz się poprzez jasne pisemne wyjaśnienia i praktyczne przykłady kodu zaprojektowane do natychmiastowego zastosowania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy mają podstawową wiedzę na temat Pythona i chcą specjalizować się w tworzeniu AI.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z uczeniem maszynowym lub interfejsami API AI. Rozpocznij swoją podróż w świat agentic AI i zaawansowanych systemów wyszukiwania.