พื้นฐานของระบบ RAG และ Agentic AI

ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์พัฒนาไปไกลกว่าอินเทอร์เฟซแชทแบบเดิม ความต้องการระบบที่สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์และทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระกำลังพุ่งสูงขึ้น การเข้าใจวิธีสร้างระบบอัจฉริยะเหล่านี้คือคุญกุญแจสำคัญในการปลดล็อกการพัฒนา AI ยุคถัดไป ในหลักสูตรนี้ คุณจะเปลี่ยนผ่านจากการเขียน prompt พื้นฐานไปสู่การออกแบบระบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) และ AI agents แบบอัตโนมัติที่มีความซับซ้อน คุณจะได้รับพื้นฐานแนวคิดที่แข็งแกร่งและความรู้เชิงปฏิบัติในการเชื่อมต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่เข้ากับฐานข้อมูลภายนอก และสร้างเวิร์กโฟลว์ที่สามารถวางแผน ใช้เหตุผล และปฏิบัติการได้ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจสถาปัตยกรรมหลักของระบบ RAG และวิธีที่ระบบเหล่านี้แก้ปัญหาข้อจำกัดทั่วไปของ LLM - กำหนดค่าเวกเตอร์เดตสเบสเพื่อจัดเก็บ ทำดัชนี และดึงข้อมูลเชิงความหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ - ประยุกต์ใช้รูปแบบ prompt engineering เพื่อแนะนำ LLM ในงานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลและการตัดสินใจ - ออกแบบ AI agents แบบอัตโนมัติที่มีความสามารถในการใช้เครื่องมือและดำเนินเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน - นำกลยุทธ์การประเมินมาใช้เพื่อวัดความแม่นยำและความปลอดภัยของระบบ AI ของคุณ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำนิยามพื้นฐานของการค้นหาเชิงความหมาย (semantic search), เบคเตอร์ (embeddings), และการใช้เหตุผลแบบ agentic ก่อนที่จะก้าวไปสู่การลงมือเขียนโค้ดทีละขั้นตอนของ RAG pipelines และระบบแบบ multi-agent คุณจะได้อ่านคำอธิบายโดยละเอียดและวิเคราะห์โค้ดตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง ซึ่งออกแบบมาเพื่อพัฒนาทักษะของคุณทีละขั้นตอน หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนา AI มือใหม่ วิศวกรซอฟต์แวร์ และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่ต้องการเรียนรู้รูปแบบ AI สมัยใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ด้านวิศวกรรม AI มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อเริ่มต้นสร้างระบบ AI ที่ชาญฉลาดและเข้าใจข้อมูล