LangSmith ile Çok Ajanlı AI Sistemleri ve Üretim İş Akışları

Yapay zeka uygulamaları basit chatbot'lardan özerk sistemlere geçiş yaparken, birden fazla yapay zeka ajanını nasıl koordine edeceğinizi ve üretimde onları nasıl izleyeceğinizi anlamak önemli bir beceri haline geliyor. Bu kapsamlı, sadece metin dersi, çoklu ajan mimarileri, Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) ve üretim derecesi gözlemlenebilirliğinin temel kavramları boyunca size rehberlik eder. İşbirlikçi yapay zeka çalışma akışlarını nasıl tasarlayacağınızı ve LangSmith'i sistemlerinizi izlemek, değerlendirmek ve optimize etmek için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: 1. Ajansal iş akışlarının ve çoklu ajan işbirliğinin temel ilkelerini anlayın. 2. LLM'leri dış verilerle birleştirmek için güçlü Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) sistemleri oluşturun. 3. LangSmith'i, yürütme adımlarını takip etmek, gecikmeyi izlemek ve karmaşık ajan etkileşimlerini hatasız hale getirmek için ayarla. 4. Sistemik olarak test etmek ve AI uygulamasının performansını iyileştirmek için değerlendirme veri kümelerini uygulayın. 5. Yapısız çağrıları tasarla ve birden fazla işbirliği yapan yapay zeka ajanları üzerinde durumu yönet. 6. Yapay zeka prototiplerinizi güvenilir üretim sistemlerine dönüştürmek için modern gözlemleme uygulamalarını uygulayın. Çoklu ajan tasarım paternleri ve pratik izleme tekniklerine ilerlemeden önce anahtar terminoloji ve LLM ajanlarının çekirdek mekanikleriyle başlıyoruz. Açık yazılı açıklamalar ve yapısal kod yürüyüşleri yoluyla, üretim yapay zekasının güçlü kavramsal ve pratik komutunu elde edeceksiniz. Bu kurs yazılım geliştiricileri, veri tutkunları ve agentic iş akışlarına yeni başlayan teknik öğrenenler için tasarlanmıştır. LangSmith veya çoklu ajan tasarımı ile önceden bir deneyim gerekmez. Çoklu ajan yapay zeka ve üretim seviyesi izleme potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın.