Costruire Sistemi RAG e Agenti AI con Python e OpenAI

Il passaggio da semplici chatbot a sofisticati sistemi AI richiede una profonda comprensione di come i modelli interagiscono con dati esterni e svolgono compiti autonomi. Questo corso ti insegna come colmare questa lacuna costruendo applicazioni robuste e consapevoli dei dati da zero. Progredirai dalle interazioni API fondamentali alla creazione di complessi sistemi multi-agente in grado di ragionare, pianificare ed eseguire. Alla fine del corso, sarai in grado di progettare e implementare soluzioni AI che siano accurate e contestualmente rilevanti per specifiche esigenze aziendali. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale dell'AI Generativa e dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni. - Costruire sistemi di Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) per basare le risposte AI su dati fattuali. - Implementare database vettoriali e ricerca semantica per un recupero efficiente delle informazioni. - Progettare agenti AI autonomi che utilizzano strumenti specializzati per completare flussi di lavoro multi-step. - Esercitarsi a valutare le prestazioni dell'AI utilizzando metriche moderne per il contesto e l'accuratezza fattuale. - Applicare framework di orchestrazione per gestire la collaborazione tra più agenti AI. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi del prompt engineering prima di passare all'implementazione tecnica di vector stores e logica agentica. Imparerai attraverso chiare spiegazioni scritte ed esempi di codice pratici progettati per un'applicazione immediata. Questo corso è per principianti che hanno una conoscenza di base di Python e vogliono specializzarsi nello sviluppo AI. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il machine learning o le API AI. Inizia il tuo viaggio nel mondo dell'AI agentica e dei sistemi di recupero avanzati.