Pagbuo ng mga LLM Agent sa Python: Prompting at Graph Orchestration

Ang mga Large Language Model ay nag-aalok ng napakalaking potensyal, ngunit ang paggawa ng raw API access tungo sa maaasahan at multi-step na mga application ay nangangailangan ng mga espesyal na kasanayan sa pag-develop. Ituturo sa kursong ito ang mga praktikal na teknik na kailangan para makabuo ng mga sopistikadong LLM workflow. Sa pagtatapos ng kursong ito, magagawa mong i-integrate ang mga LLM sa iyong mga Python application, magpatupad ng mga advanced na estratehiya sa prompting para sa maaasahang data extraction, at mag-architect ng mga autonomous na AI agent na may kakayahang gumawa ng mga kumplikadong desisyon at function calling. Ano ang iyong matututunan: * Maunawaan ang mga pundasyon ng LLM interaction gamit ang mga Python SDK at direktang API call. * Masterin ang mga teknik sa prompt engineering, kabilang ang instruction tuning at few-shot learning. * Ilapat ang mga paraan ng Structured Output gamit ang mga data model (tulad ng Pydantic) para matiyak ang maaasahang data extraction mula sa mga LLM. * Magsanay sa pagpapatupad ng mga basic na Retrieval-Augmented Generation (RAG) pattern para sa contextual grounding. * I-configure ang mga AI agent na may kakayahang gumamit ng mga external tool sa pamamagitan ng Function Calling at mga tool definition. * Magdisenyo at magpatupad ng mga multi-step na agent architecture gamit ang mga graph-based orchestration tool tulad ng LangGraph. Ang kurso ay magsisimula sa mga pangunahing konsepto at API integration, magpapatuloy sa advanced na prompting at structured data handling, at magtatapos sa pagbuo ng isang kumpleto at stateful na AI agent architecture. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan sa Python na gustong magpakadalubhasa sa pagbuo ng mga praktikal at production-ready na application na pinapagana ng mga Large Language Model. Hindi kinakailangan ang anumang karanasan sa AI o machine learning. Simulan ang pagbuo ng susunod na henerasyon ng mga intelligent application ngayon.