Python'da LLM ajanları inşa etmek: Prompt ve Graph Orchestration

Büyük Dil Modelleri muazzam bir potansiyel sunar, ancak ham API erişimini güvenilir, çok aşamalı uygulamalara dönüştürmek için özel geliştirme becerileri gerektirir. Bu kurs, sofistike LLM iş akışlarını oluşturmak için gerekli pratik teknikleri öğretiyor. Bu dersin sonunda, LLM'leri Python uygulamalarınıza entegre edebilecek, güvenilir veri çıkarımı için gelişmiş uyarı stratejileri uygulayacak ve karmaşık karar verme ve fonksiyon çağrısı yapabilen özerk AI ajanları tasarlayacaksınız. Ne öğreneceksin: * Python SDK'ları ve doğrudan API çağrıları kullanarak LLM etkileşiminin temellerini anlayın. * Komut ayarlama ve birkaç atış öğrenme de dahil olmak üzere hızlı mühendislik tekniklerini öğrenin. * LLM'lerden güvenilir veri çıkarımı sağlamak için veri modelleri (Pydantic gibi) kullanarak yapısal çıkış yöntemlerini uygulayın. * Bağlamsal zemin için temel Geri Alma-Genişletilmiş Üretim (RAG) paternlerini uygulamayı pratik edin. * Fonksiyon Çağrısı ve araç tanımları yoluyla dış araçları kullanma yeteneğine sahip AI ajanları ayarlayın. * LangGraph gibi grafik tabanlı orkestrasyon araçları kullanarak çok adımlı ajan mimarileri tasarlayın ve uygulayın. Kurs temel kavramlar ve API entegrasyonu ile başlar, gelişmiş uyarı ve yapısal veri yönetimi yoluyla ilerler ve tamamlanmış, durumlu bir AI ajan mimarisinin geliştirilmesiyle sonuçlanır. Bu ders, Büyük Dil Modelleri tarafından desteklenen pratik, üretim hazır uygulamalar inşa etmekte uzmanlaşmak isteyen yeni başlayan Python geliştiricileri için tasarlanmıştır. Yapay zeka veya makine öğrenimi ile önceden tecrübe gerekmez. Yeni nesil akıllı uygulamaları bugünden inşa etmeye başlayın.