Budowanie inteligentnych agentów AI: pamięć, narzędzia i podstawy RAG

Wychodząc poza proste systemy pytań i odpowiedzi, nowoczesna sztuczna inteligencja wymaga wyrafinowanej architektury, aby obsługiwać złożone zadania, zapamiętywać rozmowy i uzyskiwać dostęp do aktualnych informacji. Ten kurs uczy podstawowych zasad projektowania i wdrażania inteligentnych agentów AI.Dowiesz się, jak wyposażyć swoich asystentów w pamięć, zewnętrzne możliwości wyszukiwania i niestandardowe pobieranie wiedzy, przekształcając je z pasywnych botów w aktywnych, funkcjonalnych pomocników. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawowe komponenty agentów AI, szybką inżynierię i operacjonalizację dużych modeli językowych. * Skonfiguruj skuteczne strategie pamięci konwersacyjnej, aby zapewnić, że agenci utrzymują kontekst w rozszerzonych interakcjach. * Zastosuj techniki Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby zintegrować prywatne dokumenty i bazy wiedzy z przepływem pracy asystenta. * Projektowanie i wdrażanie narzędzi i funkcji wywoływania, umożliwiając swoim agentom wykonywanie działań zewnętrznych, takich jak wyszukiwanie w sieci lub wyszukiwania danych. * Ćwicz łańcuchy i pętle agentów strukturalnych dla złożonego rozumowania, planowania i rozkładu zadań. Zaczynamy od zdefiniowania architektury inteligentnych agentów, następnie systematycznie omawiamy pamięć, obsługę kontekstu, integrację wiedzy za pomocą RAG, a na koniec łączymy te elementy, aby stworzyć wyrafinowanych, korzystających z narzędzi asystentów gotowych do zastosowania w świecie rzeczywistym. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą wejść w świat praktycznego rozwoju AI.Nie jest wymagane wcześniejsze uczenie maszynowe ani głęboka wiedza matematyczna. Zdobądź umiejętności niezbędne do opracowania inteligentnych asystentów nowej generacji.