LLM-agenten bouwen in Python: vragen en grafiekorkestratie

Grote taalmodellen bieden een enorm potentieel, maar het omzetten van ruwe API-toegang in betrouwbare, meertraps applicaties vereist gespecialiseerde ontwikkelingsvaardigheden.Deze cursus leert u de praktische technieken die nodig zijn om geavanceerde LLM-workflows te bouwen. Aan het einde van deze cursus kunt u LLM's integreren in uw Python-toepassingen, geavanceerde promptstrategieën implementeren voor betrouwbare gegevensextractie en autonome AI-agenten bouwen die in staat zijn tot complexe besluitvorming en functieoproepen. Wat je leert: * Begrijp de basisprincipes van LLM-interactie met behulp van Python SDK's en directe API-oproepen. * Master prompt engineering technieken, met inbegrip van instructie tuning en few-shot leren. * Pas gestructureerde uitvoermethoden toe met behulp van gegevensmodellen (zoals Pydantic) om betrouwbare gegevensextractie uit LLM's te garanderen. * Oefen het implementeren van basispatronen voor Retrieval-Augmented Generation (RAG) voor contextuele aarding. * Configureer AI-agenten die externe tools kunnen gebruiken via functieoproepen en tooldefinities. * Ontwerp en implementeer multi-step agent architecturen met behulp van graph-based orchestration tools zoals LangGraph. De cursus begint met fundamentele concepten en API-integratie, gaat verder met geavanceerde prompting en gestructureerde gegevensverwerking en culmineert in de ontwikkeling van een complete, stateful AI-agentarchitectuur. Deze cursus is bedoeld voor beginnende Python-ontwikkelaars die zich willen specialiseren in het bouwen van praktische, productieklare applicaties die worden aangedreven door Geen eerdere ervaring met AI of machine learning is vereist. Begin vandaag nog met het bouwen van de volgende generatie intelligente applicaties.