LangGraph, RAG, और FastAPI के साथ AI एजेंट विकसित करना

जटिल कार्यों को स्वतंत्र रूप से हल करने वाले सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए सरल LLM प्रॉम्प्ट से आगे बढ़ना आवश्यक है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको प्रोडक्शन-रेडी AI एजेंट और मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो को डिज़ाइन करने, परीक्षण करने और तैनात करने के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप बुनियादी स्क्रिप्ट लिखने से परिष्कृत AI सिस्टम बनाने की ओर बढ़ेंगे जो स्थिति का प्रबंधन करते हैं, कई विशेष एजेंटों का समन्वय करते हैं, और प्रासंगिक ज्ञान को कुशलतापूर्वक पुनः प्राप्त करते हैं। लिखित स्पष्टीकरण और व्यावहारिक कोड स्निपेट के माध्यम से, आप लचीले AI सेवाओं का निर्माण करने के कौशल प्राप्त करेंगे जो वास्तविक दुनिया के वर्कलोड को संभाल सकते हैं। आप क्या सीखेंगे: - एजेंटिक वर्कफ़्लो, स्टेट मशीन और रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) की मुख्य अवधारणाओं को समझें। - LangGraph का उपयोग करके कंडीशनल रूटिंग और ह्यूमन-इन-द-लूप पैटर्न के साथ स्टेटफुल, मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाएं। - क्रोमा जैसे वेक्टर डेटाबेस, हाइब्रिड सर्च और कॉन्टेक्स्चुअल कम्प्रेशन का उपयोग करके उन्नत RAG पाइपलाइन लागू करें। - अपने AI एजेंटों को बाहरी अनुप्रयोगों को सर्व करने के लिए FastAPI का उपयोग करके सुरक्षित, एसिंक्रोनस API विकसित करें। - टाइप हिंट्स, Pydantic डेटा सत्यापन और pytest के साथ स्वचालित परीक्षण सहित आधुनिक Python प्रथाओं को लागू करें। - LangSmith ट्रेसिंग के साथ एप्लिकेशन मॉनिटरिंग को कॉन्फ़िगर करें और Docker का उपयोग करके अपने सेटअप को कंटेनराइज़ करें। कोर्स AI एजेंट की मूलभूत अवधारणाओं, Python टाइप हिंट्स और बुनियादी चेन निर्माण के साथ शुरू होता है। फिर आप जटिल मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, उन्नत रिट्रीवल पैटर्न और मजबूत परिनियोजन वर्कफ़्लो की ओर बढ़ेंगे। यह कोर्स Python डेवलपर्स और महत्वाकांक्षी AI इंजीनियरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो वास्तविक दुनिया के AI सिस्टम बनाना चाहते हैं। LangChain या LangGraph के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python की बुनियादी समझ की सिफारिश की जाती है। अपने स्वयं के प्रोडक्शन-ग्रेड AI एजेंट बनाने और तैनात करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।