Создание RAG-систем и агентов ИИ с помощью Python и OpenAI

Переход от простых чатботов к сложным системам искусственного интеллекта требует глубокого понимания того, как модели взаимодействуют с внешними данными и выполняют автономные задачи. Этот курс научит вас, как преодолеть этот разрыв путем создания надежных, информированных о данных приложений с нуля. Вы пройдете путь от базовых взаимодействий API до создания сложных многоагентных систем, которые могут рассуждать, планировать и выполнять. К концу курса вы сможете разрабатывать и внедрять решения ИИ, которые являются точными и контекстно актуальными для конкретных бизнес-потребностей. Что вы узнаете: - Понять фундаментальную архитектуру генеративного ИИ и больших языковых моделей. - Создание систем поиска и дополненного генерирования (RAG) для закрепления ответов ИИ в фактических данных. - Внедрение векторных баз данных и семантического поиска для эффективного поиска информации. - Разработайте автономных агентов ИИ, которые используют специализированные инструменты для выполнения многоэтапных рабочих процессов. - Практика оценки производительности ИИ с использованием современных метрик для контекста и фактической точности. - Применять рамки оркестрации для управления сотрудничеством между несколькими агентами ИИ. Курс начинается с основной терминологии и основ быстрого проектирования, а затем переходит к технической реализации векторных хранилищ и агентной логики. Вы узнаете через четкие письменные объяснения и практические примеры кода, предназначенные для немедленного применения. Этот курс предназначен для начинающих, которые имеют базовое понимание Python и хотят специализироваться на разработке ИИ. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением или API ИИ. Начните свое путешествие в мир агентного искусственного интеллекта и передовых систем поиска.