การพัฒนา AI Agents ด้วย LangGraph, RAG และ FastAPI

การก้าวข้ามพรอมต์ LLM แบบง่ายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างซอฟต์แวร์ที่สามารถแก้ปัญหางานที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ หลักสูตรที่เน้นข้อความนี้จะแนะนำคุณตลอดการออกแบบ ทดสอบ และปรับใช้ AI agents ที่พร้อมสำหรับการผลิตและเวิร์กโฟลว์ multi-agent คุณจะเปลี่ยนจากการเขียนสคริปต์พื้นฐานไปสู่การสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนซึ่งจัดการสถานะ ประสานงาน agents ที่เชี่ยวชาญหลายตัว และดึงข้อมูลตามบริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรและสแนปเป็ตโค้ดที่ใช้งานได้จริง คุณจะได้รับทักษะในการสร้างบริการ AI ที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถจัดการปริมาณงานในโลกแห่งความเป็นจริงได้ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดหลักของ agentic workflows, state machines และ Retrieval-Augmented Generation (RAG) - สร้างระบบ multi-agent ที่มีสถานะพร้อมการกำหนดเส้นทางแบบมีเงื่อนไขและรูปแบบ human-in-the-loop โดยใช้ LangGraph - นำไปใช้ไปป์ไลน์ RAG ขั้นสูงโดยใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เช่น Chroma, hybrid search และ contextual compression - พัฒนา API ที่ปลอดภัยและอะซิงโครนัสโดยใช้ FastAPI เพื่อให้บริการ AI agents ของคุณแก่แอปพลิเคชันภายนอก - นำแนวทางปฏิบัติ Python สมัยใหม่มาใช้รวมถึง type hints, การตรวจสอบข้อมูล Pydantic และการทดสอบอัตโนมัติด้วย pytest - กำหนดค่าการตรวจสอบแอปพลิเคชันด้วยการติดตาม LangSmith และคอนเทนเนอร์การตั้งค่าของคุณโดยใช้ Docker หลักสูตรเริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานของ AI agent, Python type hints และการสร้าง chain พื้นฐาน จากนั้นคุณจะก้าวไปสู่การจัดลำดับความสำคัญของ multi-agent ที่ซับซ้อน รูปแบบการดึงข้อมูลขั้นสูง และเวิร์กโฟลว์การปรับใช้ที่แข็งแกร่ง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนา Python และวิศวกร AI ที่ต้องการสร้างระบบ AI ในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อนกับ LangChain หรือ LangGraph แม้ว่าความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Python จะเป็นที่แนะนำก็ตาม เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างและปรับใช้ AI agents ระดับโปรดักชันของคุณเอง