Agentic RAG Fundamentals: Bumuo ng mga AI Agent gamit ang LangGraph

Habang umuunlad ang artificial intelligence, hindi na sapat ang mga standard retrieval model. Ang mga modernong application ay nangangailangan ng mga agentic workflow—mga system na kayang mag-evaluate, mag-route, at mag-self-correct ng sarili nilang mga sagot para sa pinakamataas na accuracy. Ang kursong ito ay nagbibigay ng malinaw at text-based na introduksyon sa pagbuo ng mga Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) system. Magsisimula ka sa mga pangunahing konsepto ng mga language model at vector database bago lumipat sa architecture ng mga self-correcting agent. Sa pamamagitan ng pagbabasa ng mga praktikal na paliwanag at code snippet, mauunawaan mo kung paano i-orchestrate ang mga kumplikadong AI workflow gamit ang LangGraph. Ang iyong matututuhan: - Unawain ang mga pundasyong konsepto ng RAG, vector database, at prompt engineering. - Alamin kung paano nagkakaiba ang mga agentic workflow mula sa standard linear AI generation. - Bumuo ng mga self-correcting retrieval loop na nag-e-evaluate at nag-re-refine ng sarili nilang mga output. - I-apply ang LangGraph para i-orchestrate ang mga stateful, multi-step AI process. - Mag-practice sa pag-design ng mga logic flow para sa document retrieval, grading, at generation. Ang materyal ay naka-structure para buuin ang iyong kaalaman nang sunud-sunod. Magsisimula tayo sa mga core AI terminology at basic retrieval pattern, at unti-unting ipapakilala ang state management at mga self-reflection loop. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga beginner at developer na bago sa mga AI agent—hindi kailangan ng anumang naunang karanasan sa LangGraph o advanced machine learning. Simulan ang pagbabasa ngayon para i-unlock ang susunod na antas ng intelligent application development.