Costruire sistemi RAG agentici e modulari con LangGraph

I sistemi di recupero standard spesso falliscono quando le query sono complesse o i documenti sono disordinati. Passando a un RAG agentico e modulare, puoi costruire applicazioni AI che valutano i propri risultati di ricerca, correggono gli errori e instradano le query dinamicamente. Questo corso solo testuale ti guida attraverso il processo di progettazione e implementazione di architetture di recupero avanzate. Passerete dalla semplice ricerca di documenti alla costruzione di agenti AI autonomi e basati sullo stato utilizzando LangGraph. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del RAG agentico e come migliora il recupero tradizionale. - Configurare grafi di stato, nodi e routing condizionale usando LangGraph. - Implementare pattern RAG correttivi per valutare e filtrare i documenti recuperati. - Applicare la riscrittura delle query e meccanismi di fallback per risposte LLM più accurate. - Progettare flussi di lavoro modulari che gestiscono query utente complesse e a più passaggi. - Esercitarsi a costruire cicli di chiamata a strumenti strutturati all'interno di un sistema stateful. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti fondamentali del RAG prima di passare passo dopo passo attraverso gli stati del grafo, la logica di routing e i cicli di correzione degli errori. Leggerai spiegazioni chiare e analizzerai frammenti di codice strutturati progettati per aiutarti a costruire flussi di lavoro AI robusti. Questo programma è pensato per sviluppatori e appassionati di AI desiderosi di costruire applicazioni di ricerca di nuova generazione, senza alcuna esperienza precedente con LangGraph richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire sistemi AI più intelligenti e auto-correttivi.