Phát triển các nhân viên AI với LangGraph, RAG, và FastAPI

Đi xa hơn những lời nhắc đơn giản của LLM là cần thiết để xây dựng phần mềm có thể giải quyết độc lập các nhiệm vụ phức tạp. Bạn sẽ chuyển từ viết các kịch bản cơ bản đến thiết kế các hệ thống AI phức tạp để quản lý trạng thái, phối hợp nhiều đặc vụ chuyên biệt, và lấy lại kiến thức ngữ cảnh một cách hiệu quả. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cốt lõi của các luồng công việc agentic, máy trạng thái, và Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Xây dựng hệ thống đa tác nhân với định tuyến điều kiện và mô hình người trong vòng lặp sử dụng LangGraph. - Thực hiện các đường ống RAG tiên tiến sử dụng cơ sở dữ liệu vector như Chroma, tìm kiếm lai, và nén ngữ cảnh. - Phát triển API an toàn, không đồng bộ sử dụng FastAPI để phục vụ các nhân viên AI của bạn cho các ứng dụng bên ngoài. - Apply Python hiện đại thực hành bao gồm kiểu gợi ý, Pydantic dữ liệu xác minh, và tự động thử nghiệm với pytest. - Cấu hình giám sát ứng dụng với LangSmith tracing và containerize cài đặt của bạn bằng Docker. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản về nhân vật AI, gợi ý kiểu Python, và xây dựng chuỗi cơ bản. Sau đó bạn sẽ tiến tới dàn dựng đa nhân vật phức tạp, các mẫu lấy lại tiên tiến, và các luồng công việc triển khai mạnh mẽ. Chương này được thiết kế cho các nhà phát triển Python và các kỹ sư AI tham vọng muốn xây dựng các hệ thống AI thế giới thực. Không cần kinh nghiệm trước với LangChain hoặc LangGraph, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python được khuyến nghị. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng và triển khai các nhân viên AI cấp sản xuất của riêng bạn.