RAG e IA agentica con LangChain, LangGraph e LangSmith

Mentre le applicazioni AI passano da semplici interfacce di chat a sofisticati strumenti aziendali, la capacità di collegare modelli linguistici di grandi dimensioni a dati esterni è cruciale.Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di progettazione e costruzione di robusti sistemi di generazione aumentata di recupero (RAG) che forniscono risposte accurate e contestuali. Inizierai con i concetti fondamentali di ingestione dei dati, incorporamenti e database vettoriali prima di passare a strategie di recupero avanzate.Esplorando i moderni strumenti di orchestrazione, passerai da semplici pipeline di query-risposta a architetture multi-agente complesse e autonome che possono pianificare, riflettere e correggere i propri errori. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale di RAG, tra cui la segmentazione dei documenti, la generazione di embedding e l'archiviazione di database vettoriali. - Implementare tecniche di recupero avanzate come la ricerca ibrida, il riranking e il RAG multimodale per migliorare l'accuratezza delle risposte. - Crea flussi di lavoro AI stateful e multi-agente utilizzando LangGraph per consentire il processo decisionale e la pianificazione autonomi. - Configurare le pipeline di valutazione, debug e monitoraggio delle prestazioni con LangSmith per monitorare il sistema in produzione. - Applica modelli di auto-correzione e routing adattivo in modo che i tuoi agenti AI possano convalidare le proprie fonti e il proprio ragionamento. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi della ricerca semantica, progredendo sistematicamente attraverso esempi di codice pratici per flussi di lavoro agentici avanzati.Leggerai spiegazioni chiare, analizzerai frammenti di codice pronti per la produzione e completerai esercizi scritti per consolidare la tua comprensione. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, professionisti dei dati e appassionati di IA che desiderano creare applicazioni AI di livello di produzione.La familiarità di base con Python è utile, ma non è richiesta alcuna esperienza precedente con LangChain, LangGraph o RAG. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare la prossima generazione di sistemi di IA contestuali.