พื้นฐาน Agentic RAG: สร้าง AI Agents ด้วย LangGraph

ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์พัฒนาไป โมเดลการดึงข้อมูลแบบมาตรฐานนั้นไม่เพียงพออีกต่อไป แอปพลิเคชันสมัยใหม่ต้องการ agentic workflows—ระบบที่สามารถประเมิน กำหนดเส้นทาง และแก้ไขคำตอบของตนเองได้เพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงสุด คอร์สนี้จะนำเสนอการแนะนำในรูปแบบข้อความที่ชัดเจนเกี่ยวกับการสร้างระบบ Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) คุณจะเริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานของโมเดลภาษาและฐานข้อมูลเวกเตอร์ ก่อนที่จะเข้าสู่สถาปัตยกรรมของเอเจนต์ที่แก้ไขตัวเองได้ จากการอ่านคำอธิบายเชิงปฏิบัติและตัวอย่างโค้ด คุณจะเข้าใจวิธีจัดการเวิร์กโฟลว์ AI ที่ซับซ้อนโดยใช้ LangGraph สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ RAG, ฐานข้อมูลเวกเตอร์ และ prompt engineering - เรียนรู้ว่า agentic workflows แตกต่างจากการสร้าง AI แบบเส้นตรงมาตรฐานอย่างไร - สร้างลูปการดึงข้อมูลที่แก้ไขตัวเองได้ ซึ่งสามารถประเมินและปรับปรุงผลลัพธ์ของตนเอง - ใช้ LangGraph เพื่อจัดการกระบวนการ AI แบบหลายขั้นตอนที่มีการจัดการสถานะ (stateful) - ฝึกฝนการออกแบบลอจิกโฟลว์สำหรับการดึงข้อมูลเอกสาร การให้คะแนน และการสร้างคำตอบ เนื้อหาถูกจัดโครงสร้างเพื่อสร้างความรู้ของคุณไปทีละขั้นตอน เราเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ AI หลักและรูปแบบการดึงข้อมูลพื้นฐาน จากนั้นค่อยๆ แนะนำการจัดการสถานะและลูปการสะท้อนความคิดด้วยตนเอง (self-reflection loops) คอร์สนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นและนักพัฒนาที่ยังใหม่กับ AI agents—ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับ LangGraph หรือการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อปลดล็อกระดับถัดไปของการพัฒนาแอปพลิเคชันอัจฉริยะ