Budowanie agentów LLM w Pythonie: monitowanie i orkiestracja wykresów

Duże modele językowe oferują ogromny potencjał, ale przekształcenie surowego dostępu do interfejsu API w niezawodne, wieloetapowe aplikacje wymaga specjalistycznych umiejętności programistycznych.Ten kurs uczy praktycznych technik potrzebnych do budowania wyrafinowanych przepływów pracy LLM. Pod koniec tego kursu będziesz w stanie zintegrować LLM z aplikacjami Python, wdrożyć zaawansowane strategie monitowania w celu niezawodnej ekstrakcji danych i architektury autonomicznych agentów AI zdolnych do złożonego podejmowania decyzji i wywoływania funkcji. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawy interakcji LLM za pomocą zestawów SDK Pythona i bezpośrednich wywołań API. * Master szybkie techniki inżynierskie, w tym strojenie instrukcji i kilka strzałów uczenia się. * Zastosuj metody Structured Output za pomocą modeli danych (takich jak Pydantic), aby zapewnić niezawodne wyodrębnianie danych z LLM. * Ćwicz wdrażanie podstawowych wzorców Retrieval-Augmented Generation (RAG) do uziemienia kontekstowego. * Konfigurowanie agentów AI zdolnych do korzystania z narzędzi zewnętrznych za pomocą funkcji wywoływania i definicji narzędzie. * Projektowanie i wdrażanie wieloetapowych architektur agentów przy użyciu narzędzi do orkiestracji opartych na wykresach, takich jak LangGraph. Kurs zaczyna się od podstawowych koncepcji i integracji API, przechodzi przez zaawansowane monitowanie i uporządkowaną obsługę danych, a kulminacją jest opracowanie kompletnej, stanowej architektury agenta AI. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów Pythona, którzy chcą specjalizować się w budowaniu praktycznych, gotowych do produkcji aplikacji obsługiwanych przez duże modele językowe.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z AI lub uczeniem maszynowym. Zacznij tworzyć inteligentne aplikacje nowej generacji już dziś.