Xây dựng các tác nhân RAG cục bộ với LangGraph

Bạn đã sẵn sàng tạo ra các tác nhân AI có thể truy cập và hiểu thông tin cụ thể ngoài dữ liệu huấn luyện của chúng chưa? Khóa học này giới thiệu cho bạn thế giới mạnh mẽ của Retrieval Augmented Generation (RAG) và các quy trình làm việc của tác nhân, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng tinh vi, nhận biết ngữ cảnh chạy hoàn toàn trên máy cục bộ của bạn. Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có thể thiết kế, triển khai và vận hành các tác nhân RAG cục bộ của riêng mình, có khả năng tận dụng các cơ sở tri thức bên ngoài để cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp. Những gì bạn sẽ học: * Hiểu các khái niệm cốt lõi của Retrieval Augmented Generation (RAG) và lợi ích của nó đối với các ứng dụng AI. * Học cách thiết kế và triển khai các quy trình làm việc của tác nhân AI nhiều bước bằng khung LangGraph. * Cấu hình và tương tác với các Large Language Models (LLMs) cục bộ thông qua Ollama, bao gồm các mô hình như Llama 3. * Tích hợp các cơ sở dữ liệu vector như ChromaDB để truy xuất tri thức hiệu quả trong các hệ thống RAG. * Áp dụng các kỹ thuật kỹ thuật nhắc lệnh (prompt engineering) để hướng dẫn hành vi của tác nhân và cải thiện chất lượng phản hồi. * Thực hành xây dựng một tác nhân RAG cục bộ hoàn chỉnh từ đầu, kết hợp tất cả các thành phần. * Khám phá các phương pháp đánh giá cơ bản để đánh giá hiệu suất và độ tin cậy của tác nhân RAG. Khóa học bắt đầu với các khái niệm RAG nền tảng, tiến triển qua việc thiết lập môi trường LLM cục bộ, đi sâu vào LangGraph để tạo tác nhân và kết thúc bằng việc triển khai thực tế và các chiến lược đánh giá cơ bản. Khóa học này được thiết kế cho những người mới bắt đầu quan tâm đến việc xây dựng các tác nhân AI thông minh. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về LLMs hoặc RAG. Hãy bắt đầu xây dựng các tác nhân AI cục bộ thông minh của riêng bạn ngay hôm nay.