Membangun Agen AI dengan LangGraph, RAG, dan FastAPI

Melangkaui gesaan LLM ringkas adalah penting untuk membina perisian yang boleh menyelesaikan tugasan kompleks secara bebas. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda melalui reka bentuk, ujian, dan penggunaan agen AI sedia pengeluaran dan aliran kerja multi-agen. Anda akan beralih daripada menulis skrip asas kepada merekayasa sistem AI canggih yang menguruskan keadaan, menyelaraskan pelbagai agen khusus, dan mengambil pengetahuan kontekstual dengan cekap. Melalui penjelasan bertulis dan potongan kod praktikal, anda akan memperoleh kemahiran untuk membina perkhidmatan AI yang tahan lasak yang boleh mengendalikan beban kerja dunia sebenar. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep teras aliran kerja agen, mesin keadaan, dan Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Membina sistem multi-agen yang mempunyai keadaan dengan penghalaan bersyarat dan corak human-in-the-loop menggunakan LangGraph. - Melaksanakan saluran RAG lanjutan menggunakan pangkalan data vektor seperti Chroma, carian hibrid, dan pemampatan kontekstual. - Membangunkan API tak segerak yang selamat menggunakan FastAPI untuk menyampaikan agen AI anda kepada aplikasi luaran. - Mengaplikasikan amalan Python moden termasuk petunjuk jenis, pengesahan data Pydantic, dan ujian automatik dengan pytest. - Mengkonfigurasi pemantauan aplikasi dengan penjejakan LangSmith dan mengkontekskan persediaan anda menggunakan Docker. Kursus bermula dengan konsep asas agen AI, petunjuk jenis Python, dan pembinaan rantai asas. Anda kemudian akan maju ke orkestrasi multi-agen yang kompleks, corak pengambilan lanjutan, dan aliran kerja penggunaan yang mantap. Kursus ini direka untuk pembangun Python dan jurutera AI bercita-cita tinggi yang ingin membina sistem AI dunia sebenar. Tiada pengalaman terdahulu dengan LangChain atau LangGraph diperlukan, walaupun pemahaman asas tentang Python disyorkan. Mulakan membaca hari ini untuk membina dan menggunakan agen AI gred pengeluaran anda sendiri.