Membangun Agen AI dengan LangGraph, RAG, dan FastAPI

Melampaui perintah sederhana LLM sangat penting untuk membangun perangkat lunak yang dapat menyelesaikan tugas-tugas kompleks secara mandiri. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui desain, pengujian, dan penerapan agen AI yang siap produksi dan aliran kerja multi-agen. Anda akan melakukan transisi dari menulis skrip dasar ke rekayasa sistem AI yang canggih yang mengelola keadaan, mengkoordinasikan berbagai agen khusus, dan mengambil pengetahuan kontekstual dengan efisien. Melalui penjelasan tertulis dan potongan kode praktis, Anda akan mendapatkan keterampilan untuk membangun layanan AI yang tahan lama yang dapat menangani beban kerja di dunia nyata. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep inti dari aliran kerja agen, mesin negara, dan Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Bangun stateful, sistem multi-agen dengan routing bersyarat dan manusia-in-the-loop pola menggunakan LangGraph. - Implementasi pipa RAG canggih menggunakan database vektor seperti Chroma, pencarian hibrida, dan kompresi kontekstual. - Mengembangkan aman, API asynchronous menggunakan FastAPI untuk melayani agen AI Anda untuk aplikasi eksternal. - Terapkan praktik Python modern termasuk tip tipe, validasi data Pydantic, dan pengujian otomatis dengan pytest. - Konfigurasikan pemantauan aplikasi dengan LangSmith tracing dan containerize setup Anda menggunakan Docker. Kursus ini dimulai dengan konsep dasar agen AI, petunjuk tipe Python, dan konstruksi rantai dasar. Anda akan maju ke orkestrasi multi-agen yang kompleks, pola pencarian canggih, dan aliran kerja deploymen yang kuat. Kursus tersebut dirancang untuk pengembang Python dan insinyur AI yang bercita-cita yang ingin membangun sistem AI dunia nyata. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan LangChain atau LangGraph, meskipun pengetahuan dasar Python direkomendasikan. Mulailah membaca hari ini untuk membangun dan menerapkan agen AI produksi Anda sendiri.