Costruire agenti LLM in Python: richiesta e orchestrazione grafica

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni offrono un potenziale immenso, ma trasformare l'accesso API grezzo in applicazioni affidabili e multi-step richiede competenze di sviluppo specializzate.Questo corso ti insegna le tecniche pratiche necessarie per creare sofisticati flussi di lavoro LLM. Entro la fine di questo corso, sarai in grado di integrare gli LLM nelle tue applicazioni Python, implementare strategie di richiesta avanzate per l'estrazione affidabile dei dati e architettare agenti AI autonomi in grado del processo decisionale complesso e della chiamata di funzioni. Cosa imparerai: * Comprendere i fondamenti dell'interazione LLM utilizzando Python SDK e chiamate API dirette. * Master prompt tecniche di ingegneria, tra cui la messa a punto delle istruzioni e l'apprendimento a pochi colpi. * Applicare metodi di output strutturati utilizzando modelli di dati (come Pydantic) per garantire l'estrazione affidabile dei dati da LLM. * Praticare l'implementazione di modelli di base di recupero-Augmented Generation (RAG) per la messa a terra contestuale. * Configurare gli agenti AI in grado di utilizzare strumenti esterni tramite Function Calling e definizioni degli strumenti. * Progettare e implementare architetture agenti multi-step utilizzando strumenti di orchestrazione basati su grafici come LangGraph. Il corso inizia con concetti fondamentali e integrazione API, progredisce attraverso la richiesta avanzata e la gestione dei dati strutturati e culmina nello sviluppo di un'architettura completa e stateful di agenti AI. Questo corso è progettato per gli sviluppatori Python principianti che desiderano specializzarsi nella creazione di applicazioni pratiche e pronte per la produzione basate su Large Language Models.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con AI o apprendimento automatico. Inizia oggi stesso a creare la prossima generazione di applicazioni intelligenti.