Создание агентов LLM на Python: подсказки и оркестровка графов

Большие языковые модели обладают огромным потенциалом, но превращение необработанного доступа к API в надежные многоступенчатые приложения требует специальных навыков разработки. Этот курс научит вас практическим методам, необходимым для создания сложных рабочих процессов LLM. К концу этого курса вы сможете интегрировать LLM в свои приложения Python, реализовать продвинутые стратегии подсказок для надежного извлечения данных и создать автономных агентов ИИ, способных принимать сложные решения и вызывать функции. Что вы узнаете: * Понять основы взаимодействия LLM с использованием Python SDK и прямых вызовов API. * Опытные инженерные методы, включая настройку инструкций и обучение нескольким выстрелами. * Применение методов структурированного вывода с использованием моделей данных (например, Pydantic) для обеспечения надежного извлечения данных из МЛМ. * Практика внедрения основных моделей поиска-дополненного генерирования (RAG) для контекстного заземления. * Настройка агентов ИИ, способных использовать внешние инструменты через вызов функций и определения инструментов. * Разработка и реализация многоступенчатых агентных архитектур с использованием графических инструментов, таких как LangGraph. Курс начинается с основных концепций и интеграции API, затем переходит к расширенным подсказкам и структурированной обработке данных, а завершается разработкой полной архитектуры агента ИИ с состояниями. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков Python, которые хотят специализироваться на создании практических, готовых к производству приложений, работающих на больших языковых моделях. Не требуется предыдущий опыт работы с искусственным интеллектом или машинным обучением. Начните создавать интеллектуальные приложения следующего поколения уже сегодня.