PythonによるLLMエージェント構築：プロンプトとグラフオーケストレーション

Large Language Modelsは計り知れない可能性を秘めていますが、生のAPIアクセスを信頼性の高いマルチステップアプリケーションに変えるには、専門的な開発スキルが必要です。本コースでは、洗練されたLLMワークフローを構築するために必要な実践的なテクニックを学びます。 本コースを修了する頃には、LLMをPythonアプリケーションに統合し、信頼性の高いデータ抽出のための高度なプロンプト戦略を実装し、複雑な意思決定や関数呼び出しが可能な自律型AIエージェントを設計できるようになります。 学習内容： * Python SDKおよび直接のAPI呼び出しを使用したLLMインタラクションの基礎を理解する。 * 指示チューニングやFew-shot学習を含むプロンプトエンジニアリング技術を習得する。 * Pydanticなどのデータモデルを使用して構造化出力メソッドを適用し、LLMからの信頼性の高いデータ抽出を確実にする。 * コンテキストの根拠付けのための基本的なRetrieval-Augmented Generation (RAG) パターンの実装を練習する。 * Function Callingやツール定義を通じて外部ツールを使用できるAIエージェントを構成する。 * LangGraphのようなグラフベースのオーケストレーションツールを使用して、マルチステップのエージェントアーキテクチャを設計・実装する。 本コースは、基礎概念とAPI統合から始まり、高度なプロンプトと構造化データ処理を経て、最終的に完全なステートフルAIエージェントアーキテクチャの開発へと進みます。本コースは、Large Language Modelsを活用した実用的で本番環境に対応したアプリケーションの構築を専門としたい、初級レベルのPython開発者を対象としています。AIや機械学習の事前知識は必要ありません。 次世代のインテリジェントアプリケーションの構築を今すぐ始めましょう。