RAG и агентный ИИ с LangChain, LangGraph и LangSmith

По мере того как приложения ИИ переходят от простых чат-интерфейсов к сложным инструментам для предприятий, способность подключать большие языковые модели к внешним данным приобретает решающее значение. Этот текстовый курс проведет вас через процесс проектирования и создания надежных систем дополненного поиска (RAG), которые предоставляют точные, контекстно-ориентированные ответы. Вы начнете с основных концепций ввода данных, встраивания и векторных баз данных перед переходом к продвинутым стратегиям поиска. Изучая современные инструменты оркестрации, вы перейдете от простых конвейеров запросов-ответов к сложным, автономным многоагентным архитектурам, которые могут планировать, отражать и исправлять свои собственные ошибки. Что вы узнаете: - Понять основополагающую архитектуру RAG, включая дробление документов, генерацию вложений и хранение векторных баз данных. - Внедрение передовых методов поиска, таких, как гибридный поиск, перераспределение и мультимодальный RAG, в целях повышения точности ответов. - Создание многоагентных рабочих процессов с использованием LangGraph для автономного принятия решений и планирования. - Настройка конвейеров оценки, отладки и отслеживания производительности с LangSmith для мониторинга системы в производстве. - Примените самокоррекцию и адаптивные шаблоны маршрутизации, чтобы ваши агенты ИИ могли проверять свои собственные источники и аргументы. Курс начинается с основной терминологии и основ семантического поиска, систематически продвигаясь через практические примеры кода к продвинутым агентным рабочим процессам. Вы будете читать четкие объяснения, анализировать готовые к производству фрагменты кода и выполнять письменные упражнения, чтобы закрепить свое понимание. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, специалистов по данным и энтузиастов искусственного интеллекта, которые хотят создавать приложения ИИ производственного уровня. Базовое знание Python полезно, но предыдущий опыт работы с LangChain, LangGraph или RAG не требуется. Начните читать сегодня, чтобы овладеть следующим поколением контекстно-ориентированных систем ИИ.