Dasar-dasar RAG dan Sistem AI Agentik

Ketika kecerdasan buatan berkembang melewati antarmuka obrolan sederhana, permintaan sistem yang dapat mengakses data real-time dan melaksanakan tugas-tugas kompleks secara mandiri meningkat tajam. Mengerti cara membangun sistem cerdas ini adalah kunci untuk membuka pintu pengembangan AI generasi berikutnya. Dalam kursus ini, Anda akan melakukan transisi dari menulis perintah dasar ke merancang sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang canggih dan agen AI otonom. Anda akan mendapatkan dasar konseptual yang kuat dan pengetahuan praktis untuk menghubungkan model bahasa besar dengan database eksternal dan membangun workflow yang dapat merencanakan, berpikir, dan bertindak. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur inti sistem RAG dan bagaimana mereka memecahkan keterbatasan LLM umum. - Konfigurasi database vektor untuk menyimpan, mengindeks, dan mengambil informasi semantik secara efisien. - Terapkan pola rekayasa cepat untuk memandu LLM dalam penalaran dan tugas pengambilan keputusan. - Merancang agen AI otonom yang mampu menggunakan alat dan mengeksekusi aliran kerja multi-langkah. - Implementasi strategi evaluasi untuk mengukur akurasi dan keamanan sistem AI Anda. Kursus ini dimulai dengan definisi dasar pencarian semantik, embedding, dan penalaran agen sebelum beralih ke implementasi kode langkah demi langkah dari pipa RAG dan sistem multi-agen. Anda akan membaca penjelasan rinci dan menganalisis potongan kode praktis yang dirancang untuk membangun keterampilan Anda secara progresif. Kursus ini dirancang untuk pengembang AI bercita-cita, insinyur perangkat lunak, dan penggemar teknologi yang ingin belajar pola AI modern dari nol, tanpa pengalaman insinyor AI sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk mulai membangun cerdas, data-aware sistem AI.