Podstawy RAG i Agentic AI Systems

W miarę jak sztuczna inteligencja wychodzi poza proste interfejsy czatu, gwałtownie rośnie zapotrzebowanie na systemy, które mogą uzyskiwać dostęp do danych w czasie rzeczywistym i wykonywać złożone zadania niezależnie.Zrozumienie, jak budować te inteligentne systemy jest kluczem do odblokowania rozwoju SI nowej generacji. W tym kursie przejdziesz od pisania podstawowych monitów do projektowania wyrafinowanych systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG) i autonomicznych agentów AI.Zdobędziesz solidne podstawy koncepcyjne i praktyczną wiedzę, aby połączyć duże modele językowe z zewnętrznymi bazami danych i skonstruować przepływy pracy, które mogą planować, rozumować i działać. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę systemów RAG i sposób, w jaki rozwiązują wspólne ograniczenia LLM. - Skonfiguruj bazy danych wektorowych, aby skutecznie przechowywać, indeksować i pobierać informacje semantyczne. - Zastosuj szybkie wzorce inżynierskie, aby kierować LLM w rozumowaniu i zadaniach decyzyjnych. - Zaprojektuj autonomicznych agentów AI zdolnych do korzystania z narzędzi i wykonywania wieloetapowych przepływów pracy. - Wdrażaj strategie oceny w celu pomiaru dokładności i bezpieczeństwa systemów AI. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji wyszukiwania semantycznego, osadzania i rozumowania agentowego, zanim przejdziemy do krok po kroku implementacji kodu rurociągów RAG i systemów wieloagentowych.Przeczytasz szczegółowe wyjaśnienia i przeanalizujesz praktyczne fragmenty kodu zaprojektowane, aby stopniowo budować swoje umiejętności. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów AI, inżynierów oprogramowania i entuzjastów technologii, którzy chcą nauczyć się nowoczesnych wzorców AI od podstaw, bez wcześniejszego doświadczenia w inżynierii AI. Zacznij czytać już dziś, aby rozpocząć tworzenie inteligentnych, świadomych danych systemów AI.