LLM Rekayasa Aplikasi dengan Python dan LangChain

Generative AI mengubah cara kita membangun perangkat lunak, namun beralih dari perintah sederhana ke aplikasi AI yang siap diproduksi memerlukan pendekatan rekayasa yang terstruktur. Anda akan berpindah dari menulis skrip dasar ke merancang workflow agen yang kuat. Dengan membaca penjelasan langkah demi langkah dan menganalisis contoh kode terstruktur, Anda akan memahami cara menghubungkan model bahasa besar ke sumber data eksternal, mengelola memori percakapan, dan menerapkan solusi Anda sebagai API yang siap produksi. Apa yang akan Anda pelajari: Mengerti arsitektur inti dari model bahasa besar dan dasar-dasar rekayasa prompt; Bangun pipa generasi retrieval-augmented (RAG) untuk menghubungkan LLM dengan database vektor; Implementasikan memori percakapan dan manajemen keadaan menggunakan LangChain dan LangGraph; Desain agen AI otonom yang mampu menggunakan alat dan Membuat keputusan multi-langkah; Terapkan praktik Python modern termasuk async / tunggu dan tip tip untuk pengembangan API yang efisien; Konfigurasi workflow siap produksi dengan caching, logging, dan pemantauan kinerja. Kursus ini dimulai dengan terminologi AI yang penting dan teknik prompt dasar sebelum beralih ke konstruksi pipa praktis, desain agen, dan strategi deploymen akhir. Kursus tersebut dirancang untuk pengembang Python dan penggemar teknologi yang ingin memasuki ruang rekayasa AI, tanpa pengalaman machine learning sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk menguasai dasar-dasar pengembangan aplikasi LLM modern.