Membangun Sistem RAG Agentik dan Modular dengan LangGraph

Sistem pencarian standar sering gagal ketika query yang diminta rumit atau dokumen yang dibutuhkan berantakan. Dengan beralih ke RAG yang bersifat agentic dan modular, kita bisa membangun aplikasi AI yang mengevaluasi hasil pencariannya sendiri, memperbaiki kesalahan, dan mengarahkan query secara dinamis. Kursus hanya-teks ini memandu Anda melalui proses merancang dan mengimplementasikan arsitektur pencarian tingkat lanjut. Anda akan berpindah dari pencarian dokumen sederhana ke membangun agen AI otonom, berbasis keadaan menggunakan LangGraph. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep inti dari agentic RAG dan bagaimana itu meningkatkan pada pencarian tradisional. - Konfigurasi graf keadaan, node, dan routing bersyarat menggunakan LangGraph. - Implementasi koreksi RAG pola untuk mengevaluasi dan menyaring dokumen yang diperoleh. - Terapkan query rewriting dan mekanisme cadangan untuk lebih akurat LLM jawaban. - Desain workflow modular yang menangani kompleks, multi-langkah queries pengguna. - Praktik membangun struktur alat-memanggil loop dalam sistem stateful. Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar dan konsep dasar RAG sebelum bergerak langkah demi langkah melalui keadaan graf, logika routing, dan loop koreksi kesalahan. Anda akan membaca penjelasan yang jelas dan menganalisis potongan kode yang terstruktur yang dirancang untuk membantu Anda membangun aliran kerja AI yang kuat. Program ini dirancang untuk pengembang dan penggemar AI yang ingin membangun aplikasi pencarian generasi berikutnya, tanpa pengalaman LangGraph sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk membangun sistem AI yang lebih cerdas dan dapat memperbaiki diri sendiri.